태양의 이미지를 본 적이 있다면, 코로나 표면에 약간의 어두운 자국, 태양과 다른 별을 둘러싸고있는 플라즈마의 분위기를 발견했을 것입니다. 이 어두운 곳은 주변 코로나보다 더 차가운 거대한 지역입니다. 여전히 코로나의 나머지 부분만큼 뜨겁지는 않습니다. 이제 천문학 자들은 새로운 식별 방법을 가지고 있습니다.
일반적으로 천문학자는 극단적 인 자외선 (EUV) 및 X- 선 광 검출기를 사용하여 관상 구멍을 관찰하고 식별합니다. 그러나 필라멘트와 같은 다른 어두운 곳에서 구멍이있는 어두운 특징을 구별하기는 어렵습니다. 태양 코로나에 어두운 지역이 있다고 말하기는 쉽지만 어두운 곳이 쉽지 않은 것을 알아내는 것은 쉽지 않습니다.
이제 과학자 팀은 코로 날 구멍을 식별하기 위해 Chronnos (다중 스펙트럼 데이터를 통해 Coronal Hole Recognition Neural Network)라는 인공 신경망을 개발했습니다. 그들은 2010 년 11 월부터 2016 년 12 월까지 SDO (Solar Dynamics Observatory) NASA 위성이 수집 한 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트했습니다.
모델의 마법은 이미지 해상도가 증가하는 데이터를 제공하는 데 있습니다. 예를 들어, 8 × 8 픽셀, 64 × 64 픽셀, 마지막으로 512 × 512 픽셀로 시작합니다. 이는 AI에 많은 정보를 제공하기 위해 수행되며 더 빠른 성능을 위해서는 네트워크가 분석하기가 더 쉽습니다.
비디오에서 볼 수 있듯이 팀은 2010 년부터 2019 년까지 매년 마지막 2 개월의 타임 랩스를 사용했습니다. 빨간색 윤곽은 놀라 울 정도로 부드럽게 전환 된 변화로 구멍을 보여줍니다.
.새로운 방법은 98.1%의 정확한 탐지로 261 개의 코로 날 구멍을 감지하는 데 성공했습니다. 팀은 또한 태양 흑점으로 감지 된 구멍 사이의 관계를 비교했습니다. 그들은 그들의 모델이 최대 또는 최소이든, 그들의 모델이 태양 활동과 독립적이라고 결론 지었다.
이 연구는 천문학 및 천체 물리학에 발표되었습니다.
