RW Space

Скрытое турбулентное движение, которое происходит внутри атмосферы Солнца, может быть точно предсказано недавно разработанной нейронной сетью.

Получая только данные о температуре и вертикальном движении, собранные с поверхности солнечной фотосферы, модель ИИ могла правильно идентифицировать турбулентное горизонтальное движение под поверхностью. Это может помочь нам лучше понять солнечную конвекцию и процессы, вызывающие взрывы и выбросы струй на Солнце.

 «Мы разработали новую сверхточную нейронную сеть для оценки пространственного распределения горизонтальной скорости с использованием пространственного распределения температуры и вертикальной скорости», — группа исследователей во главе с астрономом Рьохтаро Исикавой из Национальной астрономической обсерватории Японии.

«Это привело к эффективному обнаружению пространственно разбросанных объектов и концентрированных объектов. [..] Наша сеть продемонстрировала более высокую производительность почти во всех пространственных масштабах по сравнению с теми, о которых сообщалось в предыдущих исследованиях».

Солнечная фотосфера — это область атмосферы Солнца, которую обычно называют его поверхностью. Это самый нижний слой солнечной атмосферы и область, в которой возникает солнечная активность, такая как солнечные пятна, солнечные вспышки и выбросы корональной массы.

Если присмотреться, поверхность фотосферы неоднородна. Она покрыта сглаженными друг к другу участками, более светлыми в середине и темными к краям. Их называют гранулами, и они представляют собой вершины конвекционных ячеек в солнечной плазме. Горячая плазма поднимается посередине, а затем падает вниз по краям, двигаясь наружу и охлаждаясь.

Когда мы наблюдаем за этими клетками, мы можем измерить их температуру, а также их движение с помощью эффекта Доплера, но горизонтальное движение не может быть обнаружено напрямую. Однако потоки меньшего масштаба в этих ячейках могут взаимодействовать с солнечными магнитными полями, вызывая другие солнечные явления. Кроме того, считается, что турбулентность играет роль в нагреве солнечной короны, поэтому ученые стремятся точно понять, как плазма ведет себя в фотосфере.

Исикава и его команда разработали численное моделирование турбулентности плазмы и использовали три разных набора данных моделирования для обучения своей нейронной сети. Они обнаружили, что, основываясь исключительно на данных о температуре и вертикальном потоке, ИИ может точно описать горизонтальные потоки в моделировании, которые невозможно обнаружить на реальном Солнце.

Это означает, что мы можем скармливать ему данные и ожидать, что результаты, которые он возвращает, согласуются с тем, что на самом деле происходит на нашей очаровательной, неприступной звезде.

Исследование опубликовано в журнале Astronomy & Astrophysics.