Distribution du cloud telle que cartographiée par PlanetNet sur six ensembles de données qui se chevauchent. La caractéristique de la région orageuse (bleu) se produit à proximité des tempêtes sombres (violet/vert) contrairement aux régions non perturbées (rouge/orange). La zone couverte par le système de tempêtes multiples équivaut à environ 70 % de la surface de la Terre. Crédit :Dr Ingo Waldmann, Collège universitaire de Londres
Une approche « d'apprentissage en profondeur » pour détecter les tempêtes sur Saturne devrait transformer notre compréhension des atmosphères planétaires, selon les chercheurs de l'UCL et de l'Université de l'Arizona.
La nouvelle technique, appelé PlanetNet, identifie et cartographie les composants et les caractéristiques des régions turbulentes de l'atmosphère de Saturne, donner un aperçu des processus qui les animent.
Une étude, publié aujourd'hui dans Astronomie de la nature , fournit les résultats de la première démonstration de l'algorithme PlanetNet, qui montre bien les vastes régions touchées par les tempêtes, et que les nuages sombres de l'orage de Saturne contiennent des matériaux emportés de la basse atmosphère par de forts vents verticaux.
Développé par des chercheurs de l'UCL et de l'Université d'Arizona, PlanetNet a été formé et testé à l'aide des données infrarouges de l'instrument Visible and Infrared Mapping Spectrometer (VIMS) sur Cassini, une mission conjointe entre la NASA, l'Agence spatiale européenne, et l'Agence spatiale italienne.
Un ensemble de données contenant plusieurs, Les tempêtes adjacentes observées à Saturne en février 2008 ont été choisies pour fournir une gamme de caractéristiques atmosphériques complexes afin de défier les capacités de PlanetNet.
Une analyse précédente de l'ensemble de données a indiqué une détection rare d'ammoniac dans l'atmosphère de Saturne, sous la forme d'un nuage en forme de S.
Ces images d'une tempête dans l'atmosphère de Saturne ont été obtenues avec la caméra grand angle de la sonde Cassini le 4 mars 2008, à une distance d'environ 1,3 million de kilomètres (800, 000 milles) de Saturne. L'échelle de l'image est de 74 kilomètres (46 miles) par pixel. Crédit :NASA/JPL/Space Science Institute.
La carte produite par PlanetNet montre que cette caractéristique est une partie importante d'une remontée beaucoup plus importante de nuages de glace d'ammoniac autour d'une tempête sombre centrale. PlanetNet identifie une remontée d'eau similaire autour d'une autre petite tempête, suggérant que de telles caractéristiques sont assez courantes.
La carte montre également des différences prononcées entre le centre des tempêtes et les zones environnantes, indiquant que l'œil donne une vue claire dans le plus chaud, atmosphère profonde.
« Des missions comme Cassini collectent d'énormes quantités de données, mais les techniques d'analyse classiques ont des inconvénients, soit dans l'exactitude des informations qui peuvent être extraites, soit dans le temps qu'elles prennent pour s'exécuter. L'apprentissage en profondeur permet la reconnaissance de formes à travers divers, plusieurs ensembles de données, " a déclaré le Dr Ingo Waldmann (UCL Physique &Astronomie), auteur principal et directeur adjoint du Centre de données spatiales et exoplanètes de l'UCL.
"Cela nous donne le potentiel d'analyser les phénomènes atmosphériques sur de vastes zones et sous différents angles de vue, et de faire de nouvelles associations entre la forme des caractéristiques et les propriétés chimiques et physiques qui les créent."
Initialement, PlanetNet recherche dans les données des signes de regroupement dans la structure des nuages et la composition du gaz. Pour les centres d'intérêt, il ajuste les données pour supprimer les incertitudes sur les bords et exécute une analyse parallèle des propriétés spectrales et spatiales. En combinant les deux flux de données, PlanetNet crée une carte qui présente rapidement et avec précision les principales composantes des tempêtes de Saturne avec une précision sans précédent.
La précision de PlanetNet a été validée sur des données Cassini non incluses dans la phase de formation. L'ensemble de données a également été pivoté et rééchantillonné pour créer des données « synthétiques » pour des tests supplémentaires. PlanetNet a atteint plus de 90 % de précision de classification dans les deux cas de test.
"PlanetNet nous permet d'analyser des volumes de données beaucoup plus importants, et cela donne un aperçu de la dynamique à grande échelle de Saturne, " a déclaré le professeur Caitlin Griffith (Université de l'Arizona), qui a co-écrit cet article. "Les résultats révèlent des caractéristiques atmosphériques qui n'étaient pas détectées auparavant. PlanetNet peut facilement être adapté à d'autres ensembles de données et planètes, ce qui en fait un outil potentiel inestimable pour de nombreuses missions futures."
