التلسكوب الشمسي لديه مهمة صعبة. تؤثر مراقبة الشمس على القصف المستمر لتيار لا نهاية له من الجسيمات الشمسية وضوء الشمس الشديد. بمرور الوقت ، تبدأ العدسات الحساسة وأجهزة الاستشعار للتلسكوبات الشمسية في الانهيار. لضمان دقة البيانات المرسلة بواسطة هذه الأجهزة ، يقوم العلماء بإعادة المعايرة بشكل دوري للتأكد من فهمهم لكيفية تغير الجهاز.
تم افتتاح مرصد NASA Solar Dynamics في عام 2010 ، أو SDO، توفر صورًا عالية الدقة للشمس لأكثر من 10 سنوات. أعطت هذه الصور العلماء نظرة تفصيلية على مختلف الظواهر الشمسية التي يمكن أن تسبب طقسًا فضائيًا وتؤثر على رواد الفضاء والتكنولوجيا على الأرض وفي الفضاء. تُعد مجموعة تصوير الغلاف الجوي ، أو AIA ، واحدة من اثنين من أدوات التصوير على SDO التي تنظر باستمرار إلى الشمس ، وتلتقط صورًا في 10 أطوال موجية من الأشعة فوق البنفسجية كل 12 ثانية. ينتج عن ذلك قدر هائل من المعلومات حول الشمس ، ولكن مثل جميع أدوات المراقبة الشمسية ، يتحلل AIA بمرور الوقت ويجب معايرة البيانات بشكل متكرر.
منذ إطلاق SDO ، استخدم العلماء صواريخ سبر لمعايرة AIA ، وهي صواريخ صغيرة تحمل عادةً عددًا قليلاً فقط من الأدوات وتقوم برحلات فضائية قصيرة - حوالي 15 دقيقة - تطير فوق معظم الغلاف الجوي للأرض ، مما يسمح للأجهزة الموجودة على متنها انظر أطوال الموجات فوق البنفسجية ، مقاسة بواسطة AIA. يمتص الغلاف الجوي للأرض هذه الأطوال الموجية للضوء ولا يمكن قياسها من الأرض. لمعايرة AIA ، قام العلماء بتوصيل تلسكوب فوق بنفسجي بصاروخ السبر وقارنوا تلك البيانات بقياسات AIA.
طريقة معايرة صاروخ السبر لها عدد من العيوب. قد لا يتم إطلاق الصواريخ في كثير من الأحيان عندما ينظر AIA باستمرار إلى الشمس. هذا يعني أنه بين كل معايرة لصاروخ المسبار ، هناك فترة توقف حيث تكون المعايرة متوقفة قليلاً.
معايرة ناسا الافتراضية
مع وضع هذه المشكلات في الاعتبار ، قرر العلماء النظر في خيارات أخرى لمعايرة الجهاز بهدف المعايرة الدائمة. يبدو أن التعلم الآلي ، وهو أسلوب يستخدم في الذكاء الاصطناعي ، مناسب تمامًا. كما يوحي الاسم ، يتطلب التعلم الآلي برنامج كمبيوتر أو خوارزمية لتعلم كيفية أداء مهمة ما.
أولاً ، كان على الباحثين تدريب خوارزمية التعلم الآلي للتعرف على الهياكل الشمسية ومقارنتها باستخدام بيانات AIA. للقيام بذلك ، يزودون الخوارزمية بالصور التي تم الحصول عليها أثناء رحلات معايرة الصوت للصاروخ ويخبرونها بعدد المعايرات التي يحتاجون إليها. بعد عدد كافٍ من هذه الأمثلة ، يقومون بتغذية الخوارزمية بالصور المتشابهة ومعرفة ما إذا كان بإمكانها تحديد المعايرة المطلوبة. بإعطاء بيانات كافية ، تتعلم الخوارزمية تحديد مقدار المعايرة المطلوبة لكل صورة.
نظرًا لأن AIA تنظر إلى الشمس بأطوال موجية مختلفة من الضوء ، يمكن للباحثين أيضًا استخدام الخوارزمية لمقارنة هياكل معينة بأطوال موجية مختلفة وتقديم تقديرات أكثر دقة.
قاموا أولاً بتعليم الخوارزمية كيف يبدو التوهج الشمسي من خلال إظهار التوهجات الشمسية في جميع الأطوال الموجية لـ AIA حتى تعرف على التوهجات الشمسية في جميع أنواع الضوء المختلفة. بمجرد أن يتعرف البرنامج على التوهج الشمسي دون أي تدهور ، تمكنت الخوارزمية من تحديد مدى تأثير التدهور على صور AIA الحالية ومقدار المعايرة اللازمة لكل منها.
قال الدكتور لويس دوس سانتوس: "لقد كان حدثًا كبيرًا". "بدلاً من مجرد التعرف عليها بنفس الطول الموجي ، نحدد الهياكل ذات الأطوال الموجية المختلفة." هذا يعني أنه يمكن للباحثين أن يكونوا أكثر ثقة في المعايرة التي تحددها الخوارزمية. في الواقع ، عند مقارنة بيانات المعايرة الافتراضية مع بيانات معايرة الصواريخ السبر ، أثبت برنامج التعلم الآلي أنه في المقدمة. من خلال هذه العملية الجديدة ، يكون العلماء على استعداد لمعايرة صور AIA باستمرار بين رحلات معايرة الصواريخ ، مما يزيد من دقة بيانات SDO للباحثين.
اقرأ أيضا: