Bir grup araştırmacı, aurora borealis’in (Kuzey Işıkları) neredeyse bir milyar görüntüsünü sıralamak için yapay zekayı kullandı; bu, araştırmacıların bu olağanüstü doğa olayını anlamasına ve tahmin etmesine yardımcı olabilir.
Ekip, 2008 ile 2022 yılları arasında çekilen THEMIS tüm gökyüzü görüntülerindeki 706 milyondan fazla aurora borealis görüntüsünü sıralamak için yeni bir algoritma geliştirdi. Algoritma, görüntüleri özelliklerine göre altı kategoriye ayırdı ve bu görüntülerin faydasını gösterdi. Büyük ölçekli atmosferik veri kümelerini kategorilere ayıran yazılım.
New Hampshire Üniversitesi’nden araştırmacı Jeremiah Johnson, “Devasa veri seti, araştırmacıların güneş rüzgârının, bizi güneşten gelen yüklü parçacıklardan koruyan koruyucu balon olan Dünya’nın manyetosferiyle nasıl etkileşime girdiğini anlamalarına yardımcı olabilecek değerli bir kaynak” dedi. ve çalışmanın baş yazarı, bir üniversitede serbest bırakmak. “Fakat şimdiye kadar devasa boyutu bu verileri ne kadar etkili kullanabileceğimizi sınırladı.”
Ekibin araştırması —yayınlandı geçen ay Jeofizik Araştırma Dergisi: Makine Öğrenimi ve Hesaplama– yüz milyonlarca aurora görüntüsünü otomatik olarak etiketlemek için eğitilmiş bir algoritmayı açıklıyor ve potansiyel olarak bilim adamlarının eterik fenomeni geniş ölçekte hızlı bir şekilde keşfetmesine yardımcı oluyor.
Bu yıl çok sayıda aurora yaşandı, bunun nedeni kısmen Güneş’in güneş döngüsünün zirvesinde olması. Güneş’in 11 yıllık güneş döngüsünün zirvesi, güneş malzemesi patlamaları (koronal kütle püskürmeleri veya CME’ler) ve güneş patlamaları da dahil olmak üzere yıldızın yüzeyindeki artan aktiviteyle tanımlanır.
Bu olaylar yüklü parçacıkları uzaya gönderir ve bu parçacıklar Dünya’nın atmosferindeki parçacıklarla reaksiyona girdiğinde gökyüzünde eterik bir parıltıya neden olurlar: auroralar. Parçacıklar ayrıca elektronik aksamları da bozabilir ve elektrik şebekeleri Dünya’da ve uzayda, ancak şu anda sadece oldukça doğal olaylardan bahsediyoruz, uzay havasının insanlığın üzerine yağdırabileceği acımasız kaostan değil.
“Etiketli veri tabanı, gün ışığı dinamikleri hakkında daha fazla bilgi ortaya çıkarabilir, ancak çok temel düzeyde, THEMIS tüm gökyüzü görüntü veri tabanını, içerdiği büyük miktardaki tarihsel verinin araştırmacılar tarafından daha etkili bir şekilde kullanılabilmesi ve daha iyi bir veri sağlanması için düzenlemeyi amaçladık. Gelecekteki çalışmalar için yeterince büyük bir örnek” dedi Johnson.
Güneş fırtınalarının yoğunluğunu tahmin etmek zordur çünkü bilim adamları, parçacıklar Dünya’ya ulaştıktan sonraki bir saat içinde gelene kadar bunların geldiği güneş patlamalarını kesin olarak ölçemezler.
Ekip, yüz milyonlarca görüntüyü altı kategoriye ayırdı: yay, dağınık, ayrık, bulutlu, ay ve açık/aurora yok. Bilim adamları, auroraları, auroranın meydana geldiği zamana ait atmosferik verilerle karşılaştırarak ve fenomeni, sonuçta ışık gösterisine neden olan güneş olayıyla ilişkilendirerek kazanç elde edebilirler.
Güneş parçacıklarının ve Dünya atmosferindekilerin kimyasal karışımının daha iyi anlaşılması, bilim adamlarının her senaryoda hangi tür auroraların ortaya çıktığını belirlemelerine ve yüz milyonlarca görüntüyü hızla sorgulama becerisine (insanlar tarafından yapıldığında bu işin hızıyla karşılaştırıldığında) yardımcı olacaktır. ) aurora araştırması için bir nimet olabilir.
