Solarni teleskop ima težak posao. Promatranje Sunca uzima danak stalnim bombardiranjem beskrajnog toka solarnih čestica i intenzivnog sunčevog svjetla. S vremenom se osjetljive leće i senzori solarnih teleskopa počnu kvariti. Kako bi osigurali točnost podataka koje šalju takvi instrumenti, znanstvenici povremeno ponovno kalibriraju kako bi bili sigurni da razumiju kako se instrument mijenja.
NASA Solar Dynamics Observatory otvorena je 2010. godine, odn S.D.O, već više od 10 godina pruža slike Sunca visoke rezolucije. Ove slike dale su znanstvenicima detaljan uvid u razne solarne fenomene koji mogu uzrokovati svemirsko vrijeme i utjecati na naše astronaute i tehnologiju na Zemlji iu svemiru. Atmospheric Imager Assembly, ili AIA, jedan je od dva instrumenta za snimanje na SDO-u koji kontinuirano gleda u Sunce, snimajući slike u 10 valnih duljina ultraljubičastog svjetla svakih 12 sekundi. To proizvodi ogromnu količinu informacija o Suncu, ali kao i svi instrumenti za promatranje Sunca, AIA se s vremenom pogoršava i podaci se moraju često kalibrirati.
Od lansiranja SDO-a, znanstvenici su koristili sondažne rakete za kalibraciju AIA, a to su male rakete koje obično nose samo nekoliko instrumenata i obavljaju kratke svemirske letove -- oko 15 minuta -- lete iznad većeg dijela Zemljine atmosfere, omogućujući instrumentima na njima da pogledajte ultraljubičaste valne duljine, mjerene pomoću AIA. Ove valne duljine svjetlosti apsorbira Zemljina atmosfera i ne mogu se mjeriti s tla. Kako bi kalibrirali AIA, znanstvenici su pričvrstili ultraljubičasti teleskop na sondažnu raketu i usporedili te podatke s AIA mjerenjima.
Metoda kalibracije sondažne rakete ima brojne nedostatke. Rakete se možda neće lansirati tako često kada AIA umjesto toga stalno gleda u Sunce. To znači da između svake kalibracije rakete sonde postoji period zastoja u kojem kalibracija malo odstupa.
NASA virtualna kalibracija
Imajući na umu te probleme, znanstvenici su odlučili razmotriti druge opcije za kalibraciju uređaja s ciljem trajne kalibracije. Čini se da strojno učenje, tehnika koja se koristi u umjetnoj inteligenciji, savršeno odgovara. Kao što naziv sugerira, strojno učenje zahtijeva računalni program ili algoritam da nauči kako izvršiti zadatak.
Prvo su istraživači morali uvježbati algoritam strojnog učenja za prepoznavanje solarnih struktura i njihovu usporedbu pomoću AIA podataka. Da bi to učinili, algoritmu daju slike dobivene tijekom sondirajućih kalibracijskih letova rakete i govore mu koliko kalibracija trebaju. Nakon dovoljno ovih primjera, algoritmu dodaju slične slike i vide može li odrediti potrebnu kalibraciju. Uz dovoljno podataka, algoritam uči odrediti koliko je kalibracije potrebno za svaku sliku.
Budući da AIA promatra Sunce u različitim valnim duljinama svjetlosti, istraživači također mogu koristiti algoritam za usporedbu specifičnih struktura na različitim valnim duljinama i napraviti točnije procjene.
Najprije su naučili algoritam kako izgleda solarna baklja pokazujući mu solarne baklje na svim AIA valnim duljinama dok nije prepoznao solarne baklje u svim različitim vrstama svjetlosti. Nakon što je program prepoznao solarnu baklju bez ikakve degradacije, algoritam je mogao odrediti koliko je degradacija utjecala na trenutne AIA slike i koliko je kalibracije bilo potrebno za svaku.
"Bio je to veliki događaj", rekao je dr. Louis Dos Santos. "Umjesto da ih samo identificiramo na istoj valnoj duljini, identificiramo strukture na različitim valnim duljinama." To znači da istraživači mogu biti sigurniji u kalibraciju koju je odredio algoritam. Doista, kada se uspoređuju podaci o virtualnoj kalibraciji s podacima o kalibraciji sondažne rakete, program strojnog učenja pokazao se najboljim. Uz ovaj novi proces, znanstvenici su spremni kontinuirano kalibrirati AIA slike između kalibracijskih raketnih letova, povećavajući točnost SDO podataka za istraživače.
Pročitajte također: