Wissenschaftler entwickelten eine Deep-Learning-Technologie z. Hd. neuronale Netzwerke, um verborgene Informationen oben turbulente Bewegungen aus Beobachtungen jener Sonne zu extrahieren. Tests mit drei verschiedenen Sätzen von Simulationsdaten zeigten, dass es möglich ist, aus den Statistik z. Hd. die Temperatur und die vertikale Regung gen die horizontale Regung zu schließen. Selbige Technologie wird jener Sonnenastronomie und anderen Bereichen wie Plasmaphysik, Fusionswissenschaft und Hydrodynamik zugute kommen.
Die Sonne ist wichtig z. Hd. dasjenige nachhaltige Entwicklungsziel bezahlbarer und sauberer Leistung, sowohl wie Quelle z. Hd. Sonnenenergie wie untergeordnet wie natürliches Sichtweise z. Hd. Fusionsenergie. Unser Verständnis jener Sonne ist durch die Statistik, die wir zusammenschließen können, limitiert.
Es ist relativ leicht, die Temperatur und die vertikale Regung des Solarplasmas zu beobachten, eines Gases, dasjenige so sehr warm ist, dass die Atome, aus denen es besteht, in Elektronen und Ionen zerfallen. Dennoch es ist schwierig, die horizontale Regung zu einfordern.
Um dieses Problem anzugehen, erstellte ein Team von Wissenschaftlern unter jener Pipeline des Patriotisch Astronomical Observatory of Land der aufgehenden Sonne und des Patriotisch Institute for Zusammenlegung Science ein neuronales Netzwerkmodell und fütterte es mit Statistik aus drei verschiedenen Simulationen von Plasmaturbulenzen. Nachdem dem Training war dasjenige neuronale Netzwerk in jener Standpunkt, die horizontale Regung triftig abzuleiten, wenn nur die vertikale Regung und die Temperatur gegeben waren.
Dies Team entwickelte untergeordnet ein neuartiges Kohärenzspektrum, um die Leistung jener Herausgabe nebst verschiedenen Größenskalen zu einstufen. Selbige neue Begutachtung zeigte, dass die Methode die großräumigen Warenmuster in jener horizontalen turbulenten Regung triumphierend vorhersagen konnte, hingegen Probleme mit kleinen Merkmalen hatte.
Dies Team arbeitet nun daran, die Leistung im kleinen Messlatte zu verbessern. Es ist zu wünschen, dass selbige Methode gen zukünftige hochauflösende Sonnenbeobachtungen angewendet werden kann, wie sie z. B. vom SUNRISE-3-Ballonteleskop erwartet werden, sowie gen Laborplasmen, wie sie z. B. in jener fusionswissenschaftlichen Wissenschaft z. Hd. neue Leistung erzeugt werden.
Selbige Ergebnisse erschienen wie Ishikawa et al. „Multi-Scale Deep Learning for Estimating Waagrecht Velocity Fields on the Solar Surface“ in jener Online-Herausgabe von Astronomy and Astrophysics vom 16.02.2022.
Forschungsbericht: „Multiskaliges Deep Learning zur Bewertung horizontaler Geschwindigkeitsfelder gen jener Sonnenoberfläche“
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Solar Science News nebst SpaceDaily
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Dies MinXSS-Mittel CubeSat jener National Aeronautics and Space Administration wird gestartet, um Sonneneruptionen zu untersuchen
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