Razumevanje Sonca, njegove notranje dinamike in vpliva na Zemljo je v zadnjem desetletju postalo ena ključnih nalog sodobne astrofizike. Raziskovalci z Inštituta za astronomijo Univerze na Havajih v Manoi (IfA) pri tem uvajajo pomemben premik: razvili so novo orodje, ki s pomočjo umetne inteligence omogoča tridimenzionalno kartiranje sončnega magnetnega polja z doslej neprimerljivo natančnostjo.
Raziskava, objavljena v reviji The Astrophysical Journal, je tesno povezana z delom sončnega teleskopa Daniel K. Inouye, največjega in najzmogljivejšega sončnega teleskopa na svetu. Teleskop stoji na Haleakalā na Havajih, zgradila in upravlja pa ga ameriška Nacionalna znanstvena fundacija (NSF) prek Nacionalnega sončnega observatorija.
Po pojasnilih raziskovalcev Univerze na Havajih v Manoi je glavni cilj nove metode preseči dolgoletno omejitev sončnih opazovanj: instrumenti sicer dobro zaznajo nagib magnetnega polja, veliko težje pa določijo njegovo dejansko smer v prostoru in višino posameznih magnetnih struktur nad Sončevo površino.
Zakaj je sončno magnetno polje tako zahtevno za merjenje
Sončevo magnetno polje je gonilo najmočnejših pojavov vesoljskega vremena, vključno s sončnimi izbruhi in izmeti koronalne mase. Ti dogodki lahko resno vplivajo na satelite, navigacijske sisteme, komunikacijska omrežja in elektroenergetsko infrastrukturo na Zemlji.
Težava je v tem, da opazovanja hkrati zajemajo več plasti Sončeve atmosfere. Poleg tega sončne pege s svojimi izjemno močnimi magnetnimi polji dobesedno deformirajo Sončevo površje, kar dodatno otežuje razumevanje prostorske razporeditve magnetnih silnic. Kot pogosto slikovito razlagajo solarni fiziki, je to podobno opazovanju vrvi s strani – vidimo njen nagib, ne vemo pa, kateri konec je bližje opazovalcu.
Umetna inteligenca, zasidrana v fiziki
Raziskovalna skupina IfA je v sodelovanju z Nacionalnim sončnim observatorijem in Observatorijem za visoke nadmorske višine Nacionalnega centra za atmosferske raziskave NSF razvila algoritem strojnega učenja z imenom Haleakalā Disambiguation Decoder. Njegova posebnost je v tem, da ne temelji zgolj na statističnem učenju iz podatkov, temveč v izračune neposredno vključuje osnovne zakone magnetizma.
Algoritem izhaja iz preprostega, a temeljnega fizikalnega dejstva: magnetne silnice tvorijo sklenjene zanke in se nikoli ne začnejo ali končajo v praznem prostoru. Na tej osnovi lahko sistem določi pravilno orientacijo magnetnega polja in oceni višino posameznih plasti v Sončevi atmosferi.
Preizkus na realnih in simuliranih Soncih
Metoda se je izkazala za zanesljivo tako v računalniških simulacijah kot pri obdelavi realnih opazovanj. Uspešno je rekonstruirala magnetna polja v mirnih območjih, aktivnih regijah in v sončnih pegah, kjer so razmere najbolj zapletene. Posebej dragocena je pri interpretaciji visokoločljivostnih podatkov, ki jih zagotavlja teleskop Daniel K. Inouye.
Po besedah Kaija Yanga, podoktorskega raziskovalca na IfA in vodje raziskave, nova tehnika ne omogoča le natančnejših 3D-zemljevidov magnetnega polja, temveč razkriva tudi spremljajoče pojave, kot so vektorski električni tokovi v sončni atmosferi, ki so bili doslej zelo težko merljivi.
Boljše napovedi vesoljskega vremena
Natančnejši tridimenzionalni vpogled v sončno magnetno pokrajino pomeni tudi pomemben korak k izboljšanju napovedi vesoljskega vremena. Ker so prav spremembe v magnetnem polju sprožilec najnevarnejših sončnih izbruhov, nova metoda omogoča zgodnejše zaznavanje razmer, ki lahko vodijo do motenj na Zemlji.
Raziskovalci Univerze na Havajih v Manoi poudarjajo, da gre za primer, kako lahko premišljena uporaba umetne inteligence – tesno povezana s fizikalnim razumevanjem – bistveno razširi zmožnosti sodobnih observatorijev in poglobi naše razumevanje zvezde, od katere je odvisno življenje na Zemlji.
Foto: Hibridna slika koronalnega izbruha mase in sončne kromosfere. [Foto: SOHO—ESA in NASA]
