Нейросеть помогла рассортировать 700 млн снимков полярного сияния.
Исследователи из Университета Нью-Гемпшира с помощью искусственного интеллекта (ИИ) проанализировали более 706 млн снимков ночного неба в поисках полярного сияния. База данных поможет лучше прогнозировать геомагнитные бури, способные нарушить работу систем связи на Земле.
Исследователи разработали алгоритмы ИИ для анализа многолетнего архива снимков северного сияния, собранного в рамках программы НАСА THEMIS. Изображения собирались с 2008 по 2022 год с помощью 23 станций наблюдения, расположенных по всей Северной Америке, которые делали снимки каждые три секунды от заката до рассвета.
Система классифицирует снимки по шести категориям: дуга, диффузное свечение, дискретное свечение, облачность, лунное освещение и чистое небо. Размеченная база данных поможет ученым лучше понимать взаимодействие солнечного ветра с магнитным полем Земли.
Огромный набор данных — это ценный ресурс, который может помочь исследователям понять, как солнечный ветер взаимодействует с магнитосферой Земли. Но до сих пор его размер ограничивал то, насколько эффективно мы можем использовать эти данные.
Джеремайя Джонсон, соавтор исследования
Северное сияние, помимо завораживающей красоты, служит индикатором космической погоды. Это явление вызывает взаимодействие заряженных частиц солнечного ветра с магнитным полем Земли. Сильные геомагнитные бури могут нарушить работу спутников, систем связи и навигации, а также электрических сетей.
База данных позволит ученым исследовать характеристики полярных сияний и их связь с солнечной активностью. Это поможет улучшить прогнозирование геомагнитных бурь и минимизировать их влияние на технологическую инфраструктуру.
Читать далее:
Пожары в Лос-Анджелесе показали из космоса: что известно прямо сейчас
Астрофизики отследили источник радиосигнала из далекой галактики
Найден неуловимый вулкан, который охладил Землю во времена Пушкина