人工智能生成的同一日冕雨的deepfake圖像，分辨率更清晰。家使鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學觀測站
（神秘的工智廣州外圍收費標準（電話微信189-4469-7302）廣州外圍收費標準快餐全套一條龍包夜地球uux.cn）據(jù)皇家天文學會（Gurjeet Kahlon）：太陽科學家正在使用deepfake人工智能圖像來揭開太陽大氣的奧秘。這項研究發(fā)表在本周的像解國家天文學會議上，是太陽諾森比亞大學和伯爾尼大學合作的一部分。
80多年來，氣層太陽物理學家一直試圖了解太陽大氣上游(日冕)出人意料地比接近表面的科學層更熱的方式和原因。科學家們已經(jīng)將其縮小到兩個可能的家使原因:通過等離子體中的波耗散或通過磁力線的高能重連來加熱。有證據(jù)表明這兩種情況都在發(fā)生，工智但是像解每個過程對總熱量的貢獻仍然是未知的。
解開這個謎團的太陽廣州外圍收費標準（電話微信189-4469-7302）廣州外圍收費標準快餐全套一條龍包夜關鍵似乎在于被稱為“日冕雨”的美麗現(xiàn)象——向外投射并落回太陽大氣上游的較冷等離子體環(huán)。識別這種雨對于加深我們對太陽基本熱力學的氣層理解至關重要。“雨”似乎只是科學由磁力線重連產(chǎn)生的。如果科學家能夠發(fā)現(xiàn)有多少日冕雨落在太陽上，家使他們就可以確定這種意想不到的工智加熱循環(huán)是如何工作的。
為了知道有多少雨，必須從無數(shù)的其他太陽物質中分離出來觀察。大多數(shù)對太陽雨的觀測是由美國宇航局太陽動力學天文臺上的大氣成像組件(AIA)進行的。然而，這些圖像中的雨經(jīng)常被較熱的物質遮擋。美國宇航局太陽觀測衛(wèi)星接口區(qū)域成像光譜儀(IRIS)拍攝的替代圖像更清楚地顯示了降雨，但只能捕捉有限的視野。在具有虹膜清晰分辨率的大量AIA中，需要一組金發(fā)姑娘圖像。
NASA太陽動力學天文臺上的大氣成像組件(AIA)拍攝的日冕雨等離子體投影的原始圖像。鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學觀測站
美國宇航局太陽動力學天文臺上的大氣成像組件(AIA)拍攝的日冕雨圈的原始圖像，顯示了較熱物質造成的模糊。鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學觀測站
AI在研究了一組來自IRIS的更高分辨率圖像后生成的日冕雨深度假圖像。日冕雨圈更加清晰可見。鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學觀測站
為了解決這個問題，來自諾森比亞大學的研究人員盧克·麥克馬倫訓練了一種人工智能機器學習算法，以研究高清虹膜圖像，然后增強更豐富、質量更低的AIA圖像，創(chuàng)建“深度假像”，讓天文學家了解太陽大氣中有多少冕雨，并隨后解決其不尋常的熱分層之謎。
“我們生活在太陽能研究的黃金時代，”該項目的首席研究員盧克·麥克馬倫說。“我們不僅獲得了比以往更多的太陽大氣高分辨率圖像，而且機器學習技術的快速發(fā)展和實施與這些觀察相結合，使我們能夠找到困擾社區(qū)幾十年的問題的答案。我們預計觀察和機器學習之間的這種合作只會越來越深入，并成為我們科學武庫中的一個主要工具。”
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