Güneşte gizli çalkantılı hareketi bulmak için derin sinir ağı

Bilim adamları, güneş gözlemlerinden gizli türbülanslı hareket bilgilerini çıkarmak için bir sinir ağı derin öğrenme tekniği geliştirdiler. Üç farklı simülasyon verisi seti üzerinde yapılan testler, sıcaklık ve dikey hareket için verilerden yatay hareketi çıkarmanın mümkün olduğunu gösterdi. Bu teknik, güneş astronomisine ve plazma fiziği, füzyon bilimi ve akışkanlar dinamiği gibi diğer alanlara fayda sağlayacaktır.

Güneş, hem güneş enerjisinin kaynağı hem de füzyon enerjisinin doğal bir örneği olarak Ekonomik ve Temiz Enerji Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi için önemlidir. Güneş hakkındaki anlayışımız, toplayabildiğimiz verilerle sınırlıdır. Güneş plazmasının sıcaklığını ve dikey hareketini gözlemlemek nispeten kolaydır, gaz o kadar sıcaktır ki bileşen atomları elektronlara ve iyonlara ayrılır. Ancak yatay hareketi belirlemek zordur.

Bu sorunu çözmek için, Japonya Ulusal Astronomik Gözlemevi ve Ulusal Füzyon Bilimi Enstitüsü tarafından yönetilen bir bilim adamları ekibi, bir sinir ağı modeli oluşturdu ve ona üç farklı plazma türbülansı simülasyonundan veri besledi. Eğitimden sonra, sinir ağı, yalnızca dikey hareket ve sıcaklık verilen yatay hareketi doğru bir şekilde çıkarabildi.

Ekip ayrıca çıktının performansını farklı boyut ölçeklerinde değerlendirmek için yeni bir tutarlılık spektrumu geliştirdi. Bu yeni analiz, yöntemin yatay türbülanslı harekette büyük ölçekli kalıpları tahmin etmeyi başardığını, ancak küçük özelliklerde sorun yaşadığını gösterdi. Ekip şimdi performansı küçük ölçeklerde iyileştirmek için çalışıyor. Bu yöntemin, SUNRISE-3 balon teleskopundan beklenenler gibi gelecekteki yüksek çözünürlüklü güneş gözlemlerine ve ayrıca yeni enerji için füzyon bilimi araştırmalarında oluşturulanlar gibi laboratuvar plazmalarına uygulanabileceği umulmaktadır.

Bu sonuçlar Ishikawa ve ark. “Güneş Yüzeyindeki Yatay Hız Alanlarını Tahmin Etmek için Çok Ölçekli Derin Öğrenme” çevrimiçi baskısında Astronomi ve Astrofizik 16 Şubat 2022’de.