Gli scienziati si rivolgono a intelligenza artificiale (AI) per visualizzare i poli del Sole – o almeno produrre un’ipotesi plausibile di come potrebbero apparire i poli solari, dal momento che non sono mai stati osservati prima.
Una visualizzazione di come le immagini satellitari 2D vengono trasformate in scene 3D che forniscono prospettive del Sole mai viste prima. Credito immagine: UCAR
“Il modo migliore per vedere i poli solari è ovviamente inviare più satelliti, ma è molto costoso”, ha affermato Benoit Tremblay, ricercatore presso il Centro nazionale per la ricerca atmosferica (NCAR) della National Science Foundation (NSF) degli Stati Uniti. “Prendendo le informazioni di cui disponiamo, possiamo usare l’intelligenza artificiale per creare un osservatorio virtuale e darci un’idea abbastanza chiara di come appaiono i poli per una frazione del costo”.
La nuova tecnica aiuterà anche i ricercatori a modellare un sole 3D. Ciò fornirà un’immagine più completa della nostra stella più vicina e di come le sue radiazioni influiscono sulle tecnologie sensibili sulla Terra come i satelliti, la rete elettrica e le comunicazioni radio.
Attualmente le osservazioni del Sole si limitano a ciò che viene visto dai satelliti, che sono costretti principalmente a osservare la stella dal suo equatore. Le osservazioni AI proposte forniscono un anello mancante, consentendo agli scienziati di migliorare la nostra comprensione delle dinamiche del Sole e collegare tale conoscenza a ciò che sappiamo sulle altre stelle.
Un’immagine completa dedotta del Polo Sud solare. Credito immagine: NCAR/UCAR
Tremblay ha iniziato a lavorare su questa sfida attraverso il Frontier Development Lab, un partenariato pubblico-privato che accelera la ricerca sull’intelligenza artificiale.
L’evento è stato essenzialmente uno sprint di ricerca di otto settimane che ha riunito esperti del mondo accademico ed industriale per affrontare interessanti questioni scientifiche. È stato assegnato a un team incaricato di esplorare se l’intelligenza artificiale potesse essere utilizzata per generare nuove prospettive del Sole dalle osservazioni satellitari disponibili.
Per fare ciò, Tremblay e i suoi colleghi si sono rivolti ai Neural Radiance Fields (NeRF), che sono reti neurali che acquisiscono immagini 2D e le trasformano in scene 3D complesse.
Poiché i NeRF non sono mai stati utilizzati su immagini di plasma nell’ultravioletto estremo (EUV), un tipo di osservazione utile per studiare l’atmosfera solare e catturare brillamenti ed eruzioni solari, i ricercatori hanno dovuto adattare le reti neurali per adattarle alla realtà fisica del pianeta. Sole. Hanno chiamato il risultato Sun Neural Radiance Fields, o SuNeRFs.
Il gruppo ha addestrato i SuNeRF su una serie temporale di immagini catturate da tre satelliti di osservazione EUV che osservavano il Sole da diverse angolazioni. Una volta che la rete neurale è stata in grado di ricostruire accuratamente il comportamento passato del Sole per le aree con copertura satellitare, i ricercatori hanno ottenuto un modello 3D della stella che potrebbe essere utilizzato per approssimare l’aspetto dei poli solari durante quel periodo di tempo.
Tremblay è coautore di un articolo insieme al suo team internazionale che descrive in dettaglio il loro processo e l’importanza del loro lavoro. Sebbene il modello prodotto dall’intelligenza artificiale sia solo un’approssimazione, le nuove prospettive forniscono comunque uno strumento che può essere utilizzato per studiare il Sole e informare le future missioni solari.
Attualmente non esistono missioni dedicate allo studio dei poli del Sole. Solar Orbiter, una missione dell’Agenzia spaziale europea che scatterà foto ravvicinate del Sole, volerà vicino ai poli e aiuterà a convalidare i SuNeRF e a perfezionare le ricostruzioni dei poli.
Nel frattempo, Tremblay e i suoi colleghi ricercatori stanno progettando di utilizzare il supercomputer Derecho della NSF NCAR, per aumentare la risoluzione del loro modello, esplorare nuovi metodi di intelligenza artificiale che possano migliorare la precisione delle loro inferenze e sviluppare un modello simile per l’atmosfera terrestre.
“L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in questo modo ci consente di sfruttare le informazioni di cui disponiamo, ma poi di staccarcene e cambiare il modo in cui affrontiamo la ricerca”, ha affermato Tremblay. “L’intelligenza artificiale cambia rapidamente e sono entusiasta di vedere come i progressi migliorano i nostri modelli e cos’altro possiamo fare con l’intelligenza artificiale.”
Informazioni sulla ricerca:
Titolo: “SuNeRF: validazione di una ricostruzione globale 3D della corona solare utilizzando immagini EUV simulate”
Autori: Kyriaki-Margarita Bintsi, Robert Jarolim, Benoit Tremblay, Miraflor Santos, Anna Jungbluth, James Paul Mason, Sairam Sundaresan, Angelos Vourlidas, Cooper Downs, Ronald M. Caplan, Andrés Muñoz-Jaramillo
Atti: Workshop sull’apprendimento automatico e le scienze fisiche, NeurIPS 2022
Scritto da Audrey Merket
Fonte: UCAR
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
