Yapay Zeka Algoritması, Kuzey Işıklarını Tahmin Etmeye Bir Adım Daha Yaklaştırıyor
Bir grup araştırmacı, yapay zekayı kullanarak neredeyse bir milyar Kuzey Işıkları (aurora borealis) görüntüsünü sıraladı. Bu durum, gelecekteki bu olağanüstü doğa olayını anlamak ve tahmin etmek konusunda bilim insanlarına yardımcı olabilir.
Ekip, 2008 ile 2022 yılları arasında çekilen THEMIS tüm gökyüzü görüntüleri arasında yer alan 706 milyondan fazla aurora borealis görüntüsünü sıralamak için yenilikçi bir algoritma geliştirdi. Algoritma, atmosferik verilerin geniş ölçekli kategorilendirilmesinde yazılımın kullanımını göstererek görüntüleri altı kategoriye ayırdı.
“Bu devasa veri seti, güneş rüzgarının Dünya’nın manyetosferi ile nasıl etkileşime girdiğini anlamada yardımcı olabilir,” dedi araştırmanın baş yazarı ve New Hampshire Üniversitesi’nden araştırmacı Jeremiah Johnson, üniversite bülteninde. “Ancak şimdiye kadar, devasa boyutu nedeniyle veriyi etkili bir şekilde kullanmak sınırlıydı.”
Ekibin araştırması, geçen ay Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation dergisinde yayınlandı ve yüz milyonlarca aurora görüntüsünü otomatik olarak etiketleyecek şekilde eğitilmiş bir algoritmayı tanımlıyor; bu, bilim insanların ahenkli fenomeni hızlı bir şekilde geniş ölçekte incelemelerine yardımcı olabilir.
Bu yıl, güneşin 11 yıllık döngüsünün zirvesinde olması nedeniyle pek çok aurora gözlemlendi. Güneş döngüsünün zirvesi, güneş yüzeyinde meydana gelen artan aktivitelerle tanımlanır; örneğin, güneş materyalinin patlamaları (koronal kütle atımları veya CME’ler) ve güneş parlamaları.
Bu tür olaylar, uzaya yüklü parçacıklar gönderir ve bu parçacıklar Dünya atmosferindeki partiküllerle tepkimeye girerek gökyüzünde mistik bir parıltıya neden olur: auroralar. Bu parçacıklar elektronik ve güç şebekelerini de bozabilir, ancak şu an sadece güzel doğa fenomenlerinden bahsediyoruz, uzay havasının insanlığa yağdırabileceği acımasız kaos değil.
“Etiketlenmiş veri tabanı auroral dinamikler hakkında daha fazla bilgi sağlayabilir, ancak çok temel bir düzeyde, THEMIS tüm gökyüzü görüntü veri tabanındaki büyük miktardaki tarihsel veriyi daha etkili bir şekilde kullanabilmesi ve gelecekteki çalışmalar için yeterince büyük bir örnek sağlaması için organize etmeyi amaçladık,” dedi Johnson.
Güneş fırtınalarının şiddetini tahmin etmek zordur çünkü bu tür fırtınaların kaynaklandığı güneş patlamalarını, parçacıklar Dünya’ya yaklaştıklarında, genellikle bir saat mesafeye kadar, doğru bir şekilde ölçmek mümkün değildir.
Ekip, yüz milyonlarca görüntüyü altı kategoriye ayırdı: yay, yayılma, ayrık, bulutlu, ay ve açık/aurora yok. Bilim insanları, auroraları o zamanın atmosferik verileriyle karşılaştırarak ve sonunda ışık gösterisine neden olan güneş olaylarıyla bağdaştırarak fayda sağlayabilirler. Güneş partiküllerinin ve Dünya atmosferindeki partiküllerin kimyasal karışımını daha iyi anlamak, bilim insanlarının hangi tür auroraların hangi koşullardan ortaya çıktığını belirlemelerine yardımcı olacak, ve insanlar tarafından yapılan çalışmalara kıyasla, milyonlarca görüntüyü hızla inceleyebilme yeteneği, aurora araştırmaları için büyük bir artı olabilir.
