Saulės teleskopas turi sunkų darbą. Saulės stebėjimas reikalauja nuolatinio begalinio saulės dalelių srauto ir intensyvios saulės šviesos bombardavimo. Laikui bėgant jautrūs saulės teleskopų lęšiai ir jutikliai pradeda gesti. Siekdami užtikrinti tokių prietaisų siunčiamų duomenų tikslumą, mokslininkai periodiškai kalibruoja, kad suprastų, kaip prietaisas keičiasi.
NASA Saulės dinamikos observatorija buvo atidaryta 2010 m., arba S.D.O, daugiau nei 10 metų teikia didelės raiškos Saulės vaizdus. Šie vaizdai leido mokslininkams išsamiai pažvelgti į įvairius saulės reiškinius, galinčius sukelti orą kosmose ir paveikti mūsų astronautus bei technologijas Žemėje ir kosmose. Atmosferos vaizdų agregatas arba AIA yra vienas iš dviejų SDO vaizdo gavimo prietaisų, kurie nuolat žiūri į Saulę ir kas 10 sekundžių fotografuoja 12 ultravioletinių bangų ilgių. Taip gaunama labai daug informacijos apie Saulę, tačiau, kaip ir visi saulės stebėjimo prietaisai, AIA laikui bėgant blogėja ir duomenys turi būti dažnai kalibruojami.
Nuo pat SDO paleidimo mokslininkai AIA kalibruoti naudojo skambančias raketas, kurios yra mažos raketos, kuriose paprastai yra tik keli instrumentai ir kurios atlieka trumpus – maždaug 15 minučių – skrydžius į kosmosą, skrenda virš didžiosios dalies Žemės atmosferos, todėl laive esantys instrumentai žiūrėkite ultravioletinių bangų ilgius, išmatuotus pagal AIA. Šiuos šviesos bangos ilgius sugeria Žemės atmosfera ir jų negalima išmatuoti nuo žemės. Norėdami sukalibruoti AIA, mokslininkai prie zonduojančios raketos pritvirtino ultravioletinį teleskopą ir palygino šiuos duomenis su AIA matavimais.
Skambančių raketų kalibravimo metodas turi nemažai trūkumų. Raketos gali nepaleisti taip dažnai, kai AIA nuolat žiūri į Saulę. Tai reiškia, kad tarp kiekvieno zondo raketos kalibravimo yra prastovos laikotarpis, kai kalibravimas šiek tiek nutrūksta.
NASA virtualus kalibravimas
Atsižvelgdami į šias problemas, mokslininkai nusprendė apsvarstyti kitas įrenginio kalibravimo galimybes, siekiant nuolatinio kalibravimo. Atrodo, kad mašinų mokymasis, dirbtinio intelekto naudojama technika, puikiai tinka. Kaip rodo pavadinimas, mašininiam mokymuisi reikalinga kompiuterinė programa arba algoritmas, kad išmoktų atlikti užduotį.
Pirma, mokslininkai turėjo išmokyti mašininio mokymosi algoritmą, kad atpažintų saulės struktūras ir palygintų jas naudojant AIA duomenis. Norėdami tai padaryti, jie pateikia algoritmui vaizdus, gautus raketos kalibravimo skrydžio metu, ir nurodo, kiek kalibravimų jiems reikia. Po pakankamai šių pavyzdžių jie pateikia algoritmui panašius vaizdus ir patikrina, ar jis gali nustatyti reikiamą kalibravimą. Gavęs pakankamai duomenų, algoritmas išmoksta nustatyti, kiek kalibravimo reikia kiekvienam vaizdui.
Kadangi AIA žiūri į Saulę skirtingais šviesos bangos ilgiais, mokslininkai taip pat gali naudoti algoritmą, kad palygintų konkrečias struktūras skirtingais bangos ilgiais ir atliktų tikslesnius įvertinimus.
Pirmiausia jie išmokė algoritmo, kaip atrodo saulės blyksniai, rodydami jam saulės blyksnius visais AIA bangos ilgiais, kol atpažino saulės blyksnius visų tipų šviesoje. Kai programa atpažino saulės pliūpsnį be jokio pablogėjimo, algoritmas galėjo nustatyti, kiek pablogėjimas paveikė dabartinius AIA vaizdus ir kiek reikia kalibruoti kiekvieną.
„Tai buvo didelis įvykis“, – sakė daktaras Louisas Dos Santosas. "Užuot tik identifikavę juos tuo pačiu bangos ilgiu, mes nustatome skirtingų bangos ilgių struktūras." Tai reiškia, kad tyrėjai gali būti labiau pasitikintys algoritmo nustatytu kalibravimu. Iš tiesų, lyginant jų virtualius kalibravimo duomenis su garsiniais raketų kalibravimo duomenimis, mašininio mokymosi programa pasirodė esanti aukščiausia. Naudodami šį naują procesą, mokslininkai yra pasirengę nuolat kalibruoti AIA vaizdus tarp kalibravimo raketų skrydžių, padidindami SDO duomenų tikslumą tyrėjams.
Taip pat skaitykite: