Исследователи Университета Нью-Гэмпшира использовали искусственный интеллект для категоризации крупнейшей базы данных изображений северного сияния, что помогает понять и прогнозировать геомагнитные штормы, которые могут нарушать связь на Земле.
Исследование, опубликованное в Journal of Geophysical Research, включало разработку инструментов ИИ и машинного обучения для классификации более 706 миллионов изображений из набора данных THEMIS NASA, собранных двумя космическими аппаратами, изучающими космическую среду Земли. Проект THEMIS делает снимки каждые три секунды с 23 мест в Северной Америке.
Джеремия Джонсон, доцент прикладной инженерии и наук и ведущий автор, подчеркнул важность набора данных, заявив: "Этот огромный набор данных является ценным ресурсом, который может помочь исследователям понять, как солнечный ветер взаимодействует с магнитосферой Земли. Однако его размер ранее ограничивал эффективное использование".
Команда внедрила новый алгоритм для разбивки изображений с 2008 по 2022 год на шесть категорий: дуговые, рассеянные, дискретные, облачные, лунные и ясные/без полярных сияний. Такая организация позволяет упростить фильтрацию и поиск информации.
Джонсон отметил: "Эта аннотированная база данных может предоставить дополнительные сведения о динамике северного сияния, но наша основная цель заключалась в том, чтобы организовать базу данных THEMIS для более эффективного использования в исследованиях и предоставить достаточную выборку для будущих исследований".
Соавторы включают Эми Киз, Догакан Су Озтюрк, Дональда Хэмптона, Мэтью Бландина и Хюнжу Коннора из Центра космических полетов Годдарда NASA. Исследование было профинансировано отделом гелиофизики NASA и Национальным научным фондом.