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    L'intelligence artificielle repère des trous coronaux pour automatiser la prévision météorologique spatiale

    Figure :Observation de l'observatoire de la dynamique solaire (SDO). L'image montre un composite des sept filtres ultraviolets extrêmes différents (tranches colorées) et des informations sur le champ magnétique (tranche en niveaux de gris). Les trous coronaux détectés sont indiqués par des lignes de contour rouges. La structure sombre au centre est un filament solaire qui montre un aspect similaire mais n'est pas associé aux trous coronaux. Crédit :de Jarolim et. Al., 2021

    Des scientifiques de l'Université de Graz (Autriche), Skoltech et leurs collègues des États-Unis et de l'Allemagne ont développé un nouveau réseau neuronal capable de détecter de manière fiable les trous coronaux à partir d'observations spatiales. Cette application ouvre la voie à des prévisions météorologiques spatiales plus fiables et fournit des informations précieuses pour l'étude du cycle d'activité solaire. L'article a été publié dans la revue Astronomie &Astrophysique .

    Tout comme notre vie sur Terre dépend de la lumière du soleil, notre "vie" électronique dépend de l'activité de notre étoile la plus proche et de ses interactions avec le champ magnétique terrestre. Pour l'œil humain, le soleil semble presque constant, mais le soleil est très actif, montrant fréquemment des éruptions et provoquant des tempêtes géomagnétiques sur Terre. Pour cette raison, l'atmosphère solaire extérieure, la couronne solaire, est constamment surveillé par des télescopes satellitaires.

    Dans ces observations, l'une des principales caractéristiques sont les régions sombres étendues appelées trous coronaux. Ils apparaissent sombres parce que les particules de plasma peuvent s'échapper le long du champ magnétique de la surface solaire dans l'espace interplanétaire, laissant un "trou" dans la couronne. Les particules qui s'échappent forment des courants de vent solaire à grande vitesse qui peuvent éventuellement frapper la Terre, provoquant des orages géomagnétiques. L'apparence et l'emplacement de ces trous sur le soleil varient en fonction de l'activité solaire, nous donnant également des informations importantes sur l'évolution à long terme du soleil.

    "La détection des trous coronaux est une tâche difficile pour les algorithmes conventionnels et est également difficile pour les observateurs humains, car il y a aussi d'autres régions sombres dans l'atmosphère solaire, comme des filaments, qui peut être facilement confondu avec un trou coronal, " dit Robert Jarolim, chercheur à l'Université de Graz et auteur principal de l'étude.

    Version animée des trous coronaux détectés sur près de 11 ans. Les trous coronaux identifiés sont indiqués par des lignes de contour rouges. Le Soleil change au cours du cycle solaire et atteint son activité maximale en 2014. Crédit :d'après Jarolim et. Al., 2021

    Dans leur papier, les auteurs décrivent un réseau neuronal convolutif appelé CHRONNOS (Coronal Hole RecOgnition Neural Network Over multi-Spectral-data) qu'ils ont développé pour détecter les trous coronaux. "L'intelligence artificielle nous permet d'identifier les trous coronaux en fonction de leur intensité, forme, et les propriétés du champ magnétique, qui sont les mêmes critères qu'un observateur humain prend en compte, " dit Jarolim.

    "L'atmosphère solaire apparaît très différente lorsqu'elle est observée à différentes longueurs d'onde. Nous avons utilisé des images enregistrées à différentes longueurs d'onde de l'ultraviolet extrême (EUV) ainsi que des cartes de champ magnétique comme entrée de notre réseau neuronal, qui permet au réseau de trouver des relations dans la représentation multicanal, " Astrid Véronig, professeur à l'Université de Graz et co-auteur de la publication, ajoute.

    Les auteurs ont entraîné leur modèle avec environ 1700 images dans la plage de temps 2010-2017 et ont montré que la méthode est cohérente pour tous les niveaux d'activité solaire. Le réseau neuronal a été évalué en comparant les résultats à 261 trous coronaux identifiés manuellement, correspondant aux étiquettes humaines dans 98% des cas. En outre, les auteurs ont examiné la détection de trous coronaux sur la base de cartes de champ magnétique, qui semblent très différentes des observations EUV. Pour un humain, les trous coronaux ne peuvent être identifiés à partir de ces seules images, mais l'IA a appris à percevoir les images différemment et a pu identifier les trous coronaux.

    « C'est un résultat prometteur pour la future détection des trous coronaux au sol, où nous ne pouvons pas observer directement les trous coronaux en tant que régions sombres comme dans les observations spatiales dans l'ultraviolet extrême et les rayons X mous, mais où le champ magnétique solaire est mesuré régulièrement, " dit Tatiana Podladchikova, professeur adjoint au Skoltech Space Center et co-auteur de l'article.

    "Et quelles que soient les tempêtes qui font rage, nous souhaitons à tous un beau temps dans l'espace, " a conclu Podladchikova.


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