Yapay zeka GüneÅŸ’in saklı sırlarını ortaya çıkarıyor: Fırtınalar tahmin edilebilecek
Yapay zeka GüneÅŸ’in saklı sırlarını ortaya çıkarıyor: Fırtınalar tahmin edilebilecek
Hawaii Üniversitesi’nden araştırmacılar, dünyanın en büyük güneş teleskobunu ve yapay zekayı kullanarak Güneş’i daha iyi anlamak için çığır açan bir proje yürütüyor. Geliştirilen derin öğrenme modelleri, Güneş fırtınalarını hızla analiz..
Yayınlanma:Güncelleme:7 views
Hawaii Üniversitesi’nden araştırmacılar, dünyanın en büyük güneş teleskobunu ve yapay zekayı kullanarak Güneş’i daha iyi anlamak için çığır açan bir proje yürütüyor. Geliştirilen derin öğrenme modelleri, Güneş fırtınalarını hızla analiz ederek uydu iletişimi ve enerji ağlarına yönelik riskleri önceden tahmin etmeyi hedefliyor.
Hawai Ãœniversitesi Astronomi Enstitüsü (IfA) astronomları ve bilgisayar bilimcileri, Güneş’i anlamamızı kökten deÄŸiÅŸtirebilecek bir araÅŸtırma yürütüyor. “SPIn4D” projesi kapsamında ekip, Maui’de Haleakala zirvesinde bulunan dünyanın en büyük yer tabanlı GüneÅŸ Teleskobu’ndan toplanan verileri analiz etmek için ileri düzey yapay zeka teknikleriyle güneÅŸ astronomisini birleÅŸtiriyor.
Proje, teleskobun ürettiği devasa veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz edebilen derin öğrenme modelleri geliştirmeye odaklanıyor.
Bu yaklaşım, güneÅŸ verilerinin analizinde hız, doÄŸruluk ve derinlik açısından önemli ilerlemeler saÄŸlayabilir.Hawai Ãœniversitesi’nden Kai Yang, “Büyük güneÅŸ fırtınaları büyüleyici auroralara neden olurken, aynı zamanda uydular, radyo iletiÅŸimi ve enerji ÅŸebekeleri için risk oluÅŸturabilir. GüneÅŸ atmosferini daha iyi anlamak son derece önemli.” dedi.
Yang, Güneş’in üç boyutlu atmosferini neredeyse gerçek zamanlı olarak incelemek için yapay zeka ile simüle edilmiÅŸ verileri birleÅŸtirdiklerini ekledi.NSO ve High Altitude Observatory (HAO) bilim insanlarından oluÅŸan ekip, Inouye Teleskobu’nun yüksek çözünürlüklü gözlemlerinden elde edilen verilerle Güneş’in fiziksel özelliklerini tahmin etmek için derin sinir aÄŸları kullanıyor.
Bu yöntem, teleskobun günlük onlarca terabayt veri üreten büyük veri hacimlerini analiz etme süresini önemli ölçüde hızlandırıyor.Projenin ortak yazarlarından Peter Sadowski, “Makine öğrenimi, pahalı hesaplamalar için hızlı yaklaşımlar sunmada oldukça baÅŸarılı. Bu model, astronomların Güneş’in atmosferini saatler yerine gerçek zamanlı olarak görselleÅŸtirmesine olanak tanıyacak.” dedi.Ekip, yapay zeka modellerini eÄŸitmek için NSF’nin Cheyenne süper bilgisayarında 10 milyon CPU saati kullanarak 120 terabaytlık yüksek çözünürlüklü simüle edilmiÅŸ güneÅŸ gözlemleri üretti.
Bilim insanları şu ana kadar 13 terabaytlık bir alt veri setini ve detaylı bir eğitimi kamuya sundu.
