Последние новости
Создан новый сорт картофеля для выращивания в Арктике Благосостояние жителей древнего Крыма оказалось лучше, чем считалось Метеорит, упавший в дом в США, оказался старше Земли Близкие люди сражаются за наследство Ивана Краско Названо возможное место прощания с Иваном Краско Борющийся с раком Роман Попов рассказал об ухудшении самочувствия Apple обвинили в краже технологии бесконтактной оплаты В Прибалтике началась травля русскоязычных детей Россиянка описала особенности жизни в Гонконге фразой «у меня культурный шок»
Uchenye ispolzovalinbspii dlja obrabotki 700 millionov izobrazhenij severnogo sijanija 9ab819d.jpg

Ученые использовали ИИ для обработки 700 миллионов изображений северного сияния

Северное сияние — не только красивое явление, но и индикатор активности на Солнце, которая может нарушать работу коммуникаций и инфраструктуры на Земле. Ученые из Университета Нью-Гэмпшира разработали инструмент на базе искусственного интеллекта (ИИ), который проанализировал и классифицировал крупнейшую базу данных изображений северного сияния. Это поможет лучше понимать и прогнозировать геомагнитные бури.

В работе, опубликованной в журнале Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, ученые применили методы машинного обучения для обработки более 706 миллионов снимков. Эти данные были собраны спутниками THEMIS, изучающими космическое окружение Земли. THEMIS фиксирует изображения ночного неба каждые три секунды с 23 станций по всей Северной Америке.

С помощью нового алгоритма ученые классифицировали изображения по шести категориям: арка, диффузное сияние, дискретное сияние, облачность, лунный свет и отсутствие сияния. Это упрощает работу с данными и делает их более доступными для изучения.

Созданный ИИ-инструмент позволяет не только лучше изучать северное сияние, но и глубже понять, как солнечная активность влияет на Землю. Авторы исследования надеются, что их работа ускорит развитие новых методов прогнозирования геомагнитных бурь.

Ученые использовали ИИ для обработки 700 миллионов изображений северного сияния

© Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation

Опубликовано: 11 января 2025