太陽の画像を見たことがあるなら、太陽や他の星を取り囲むプラズマのオーラであるコロナの表面に黒いマークがあることに気づいたかもしれません。これらのダーク スポットは、周囲のコロナよりも低温の巨大な領域です。まだ非常に高温ですが、残りのコロナほど高温ではありません。現在、天文学者はそれらを識別する新しい方法を持っています.
通常、天文学者は極紫外線 (EUV) と X 線光検出器を使用してコロナ ホールを観察および特定します。ただし、穴である暗い特徴をフィラメントなどの他の暗いスポットと区別することは困難です。太陽コロナに暗い領域があることを伝えるのは簡単ですが、その暗い点が何であるかを理解するのは簡単ではありません.
現在、科学者チームは、コロナ ホールを特定するために、CHRONNOS (Coronal Hole ReOgnition Neural Network Over multi-Spectral-data) と呼ばれる人工ニューラル ネットワークを開発しました。彼らは、2010 年 11 月から 2016 年 12 月までに SDO (Solar Dynamics Observatory) NASA 衛星によって収集されたデータを使用して、モデルのトレーニングとテストを行いました。
モデルの魔法は、画像の解像度を上げてデータを提供することにあります。たとえば、8×8 ピクセルから始めて、次に 64×64 ピクセル、最後に 512×512 ピクセルです。これは、AI にできるだけ多くの情報を提供するために行われ、パフォーマンスを高速化するために、解像度の低いデータの方がネットワークで分析しやすくなります。
ビデオで見ることができるように、チームは 2010 年から 2019 年までの各年の最後の 2 か月のタイムラプスを使用しました。赤い等高線は、驚くほど滑らかな移行変化で日々の穴を示しています。
新しい方法は、その期間内に 261 個のコロナ ホールを検出することに成功し、98.1% の正しい検出が行われました。チームはまた、検出された穴と黒点との関係を比較しました。彼らのモデルは、太陽活動が最大であるか最小であるかに関係なく、太陽活動とは無関係であると結論付けています。
この研究は Astronomy &Astrophysics に掲載されました。
