Une équipe de la NASA Frontier Development Lab (FDL) a montré qu'en utilisant l'apprentissage en profondeur, il est possible de surveiller virtuellement l'irradiance ultraviolette extrême (EUV) du Soleil, qui est un facteur clé de la météo spatiale. Le Soleil est vital pour la survie, mais les éruptions solaires, qui se produisent généralement quelques fois par an, ont le potentiel de provoquer de graves perturbations dans l'espace et sur Terre. Ces perturbations peuvent avoir un impact sur les engins spatiaux, satellites et même des systèmes ici sur Terre, y compris la navigation GPS, les communications radio et le réseau électrique. L'apprentissage en profondeur peut aider à tirer le meilleur parti de notre capacité actuelle à surveiller le Soleil en fournissant des instruments virtuels pour compléter les appareils physiques. Cette recherche sera publiée dans Avancées scientifiques le 2 octobre, 2019 ("Un instrument virtuel d'apprentissage en profondeur pour la surveillance de l'irradiance spectrale ultraviolette extrême solaire").

"Notre recherche montre comment un réseau de neurones profonds peut être formé pour imiter un instrument sur le Solar Dynamics Observatory (SDO), " a déclaré le membre de l'équipe FDL et co-auteur Alexander Szenicer (Université d'Oxford). " En déduisant quels niveaux de rayonnement ultraviolet ce capteur aurait détecté sur la base de ce que les autres instruments sur SDO observent à un moment donné, nous démontrons qu'il est possible d'augmenter la productivité scientifique des missions de la NASA et d'augmenter notre capacité à surveiller les sources solaires de la météo spatiale."

FDL est un partenariat entre le NASA Ames Research Center, l'institut SETI et les partenaires du secteur privé et des agences spatiales, y compris Google Cloud, Intel IA, IBM, Kx Lockheed Martin, Agence spatiale luxembourgeoise, Nvidia, Agence spatiale canadienne, HPE et Element AI. Au cours d'un accélérateur de recherche d'été de 8 semaines, des équipes interdisciplinaires composées de chercheurs en début de carrière dans les domaines de l'IA et des sciences naturelles travaillent ensemble pour appliquer l'IA et l'apprentissage automatique afin de relever des défis importants. Le défi derrière cette recherche était de développer un modèle d'IA utilisant des images SDO pour prédire l'irradiance spectrale solaire.