实时监测太阳耀斑,机器学习算法果然强!耀斑数分钟就会影响地球

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实时监测太阳耀斑,呆板学习算法果然强!耀斑数分钟就会影响地球

博科园:本文为天文学类

实时监测太阳耀斑,呆板学习算法果然强!根据一项新研究,盘算机可以学习在众多的太阳图像流中发现太阳耀斑和其他事故,并帮助NOAA预告员实时发出警报。这项由CIRES和NOAA国家环境信息中心(NCEI)科学家开发的呆板学习技术,搜索大量的卫星数据,以找出对空间天气有紧张意义的特征。太阳和太空条件变化会影响地球上的各种技术,拦阻无线电通信,破坏电网,低落导航体系的准确度。

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NOAA空间天气预测中心(SWPC)的预告员罗布·斯蒂恩伯格(Rob Steenburgh)表现:能够实时处理太阳数据是很紧张的,因为太阳上发作的耀斑会在几分钟内影响地球,这些技术提供了一个快速、持续更新的太阳特征概览,可以为我们指出需要更细致查抄的地域,其研究发表在《空间天气与空间气候》期刊上。为了预测即将到来的太空天气,预告员天天两次总结太阳的当前状态。本日,他们使用标有各种太阳特征的手绘舆图,包括活动区、灯丝和日冕洞边界。

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但是太阳成像仪每隔几分钟就会产生一组新的观测数据。例如,NOAA的GOES-R系列卫星上太阳紫外线成像仪(SUVI)每4分钟运行一次,每个周期收集6种差异波长的数据。CIRES科学家、该论文的合著者之一丹·西顿(Dan Seaton)表现:仅仅是跟上所有这些数据就可能会占用预告员的大量时间,我们需要工具将太阳能数据处理成可消化的块。因此,加州大学博尔德分校(CU Boulder)的盘算机科学研究生J·马库斯·休斯(J.Marcus Hughes);

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NCEI的CIRES科学家和这项研究的主要作者,创造了一种盘算机算法:可以同时查看所有SUVI图像,并发现数据中的模式。创建了一个专家标志的太阳舆图数据库,并利用这些图像教盘算机识别对预测紧张的太阳特征。研究职员没有告诉盘算机算法如何识别这些特征,而是告诉它要寻找什么,好比耀斑、日冕洞、豁亮地域、灯丝和日珥,盘算机通过算法学习如何识别。该算法使用决策树方法识别太阳特征,该方法遵循一组简朴的规则来区分差异特征。

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它一次查抄一个像素的图像,并在将其发送到树的分支之前,判断该像素是否比某个阈值更亮或更暗。重复这一过程,直到在树的最底部,每个像素只适合一个种别或特征。该算法学习数百棵决策树,并沿每棵树做出数百个决策,以区分差异的太阳特征,并确定每个像素的“多数票”。一旦体系经过练习,它可以在几秒钟内对数百万像素举行分类,支持可能是通例的,或需要警报或告诫的预测。

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这项技术很善于同时使用所有的数据,因为算法的学习速度非常快,它可以帮助预告员比现在更快地相识太阳上正在发生的事变。这项技术还能看到人类看不到的模式,它有时可以找到我们自己难以精确识别的特征。因此,呆板学习可以引导我们的科学探索,识别不知道寻找特征的紧张特征。该算法在发现模式方面的技能不仅对短期预测有用,而且还有助于科学家评估长期的太阳数据和改进太阳模子。

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博科园|研究/来自:科罗拉多大学博尔德分校

参考期刊《空间天气与空间气候》

DOI: 10.1051/swsc/2019036

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来源:https://www.toutiao.com/a6766423717737153028/
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