Solarwissenschaftler nutzen gefälschte KI-Bilder, um die Geheimnisse der Sonnenatmosphäre zu lüften. Die Forschung, die auf der vorgestellt wird Nationales Astronomietreffen Diese Woche wurde im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen der Northumbria University und der Universität Bern durchgeführt.
Seit mehr als 80 Jahren versuchen Sonnenphysiker zu verstehen, wie und warum die oberen Bereiche der Sonnenatmosphäre (die Korona) unerwartet heißer sind als die Schichten näher an der Oberfläche. Wissenschaftler haben es auf zwei mögliche Ursachen eingegrenzt: Erwärmung durch die Auflösung von Wellen im Plasma oder durch die energetische Wiederverbindung magnetischer Linien. Es gibt Belege dafür, dass beides geschieht, aber der Anteil jedes Prozesses an der Gesamterwärmung ist noch unbekannt.
Der Schlüssel zur Lösung dieses Rätsels scheint in dem wunderschönen Phänomen zu liegen, das als „koronaler Regen“ bekannt ist – Schleifen aus kühlerem Plasma, die herausragen und in die oberen Bereiche der Sonnenatmosphäre zurückfallen. Die Identifizierung dieses Regens ist für unser Verständnis der zugrunde liegenden Thermodynamik der Sonne von entscheidender Bedeutung. Der „Regen“ scheint nur durch die Neuverbindung magnetischer Linien erzeugt zu werden. Wenn Wissenschaftler herausfinden können, wie viel koronaler Regen auf die Sonne fällt, können sie bestimmen, wie dieser unerwartete Erwärmungszyklus funktioniert.
Um herauszufinden, wie viel Regen es gibt, muss man ihn getrennt von den unzähligen anderen Sonnenmaterialien betrachten. Die meisten Beobachtungen des Sonnenregens werden von der Atmospheric Imaging Assembly (AIA) an Bord des Solar Dynamics Observatory der NASA gemacht. Allerdings wird der Regen in diesen Bildern oft durch heißeres Material verdeckt. Alternative Bilder, die vom Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS), einem Sonnenbeobachtungssatelliten der NASA, aufgenommen wurden, zeigen den Regen deutlicher, können aber nur ein begrenztes Sichtfeld erfassen. Für die hohe Anzahl von AIA mit der scharfen Auflösung von IRIS wird ein Goldlöckchen-Bildsatz benötigt.
Um dieses Problem zu lösen, trainierte der Forscher Luke McMullan von der Northumbria University einen KI-Algorithmus für maschinelles Lernen, um die hochauflösenden IRIS-Bilder zu untersuchen und dann die reichlicheren AIA-Bilder von geringerer Qualität zu verbessern und so „Deepfakes“ zu erstellen, die es Astronomen ermöglichen, zu verstehen, wie viele koronale Bilder vorhanden sind Regen fällt in die Sonnenatmosphäre und löst anschließend das Geheimnis seiner ungewöhnlichen Wärmeschichtung.
„Wir leben in einem goldenen Zeitalter der Solarforschung“, sagte Luke McMullan, der leitende Forscher des Projekts. „Wir erhalten nicht nur Zugang zu mehr hochauflösenden Bildern der Sonnenatmosphäre als je zuvor, sondern die schnelle Entwicklung und Implementierung maschineller Lerntechniken in Verbindung mit diesen Beobachtungen ermöglicht es uns auch, Antworten auf Probleme zu finden, die die Gemeinschaft seit Jahrzehnten beschäftigen.“ . Wir gehen davon aus, dass diese Zusammenarbeit zwischen Beobachtungen und maschinellem Lernen noch tiefer gehen und zu einem zentralen Werkzeug in unserem wissenschaftlichen Arsenal werden wird.“