斯科尔科沃科技学院 图像质量从左到右递减的太阳观测值
荣誉:奥地利坎泽赫太阳和环境研究天文台
格拉茨大学和坎泽勒赫太阳天文台(奥地利)的科学家及其来自斯科尔科沃科学技术研究所(斯科尔泰克)的同事开发了一种基于深度学习的新方法，用于稳定地分类和量化地面全圆盘太阳图像的图像质量
研究结果发表在《天文学和天体物理学》杂志上，并且可以通过开放获取
太阳是唯一一颗我们可以在极端条件下辨别表面细节和研究等离子体的恒星
太阳表面和大气层受到新出现的磁场的强烈影响
太阳黑子、细丝、日冕环和斜带等特征是太阳上增强磁场分布的直接结果，这挑战了我们目前对这些现象的理解
太阳耀斑和日冕物质抛射是储存在与太阳黑子相关的强磁场中的自由磁能突然释放的结果
它们是太阳系中能量最大的事件，对日地系统有直接影响，被称为“空间天气”
现代社会高度依赖空间和地面技术，这种技术极易受到危险的空间天气事件的影响
对太阳的持续监测对于更好地理解和预测太阳现象以及太阳爆发与地球磁层和大气层的相互作用至关重要
近几十年来，太阳物理已经进入大数据时代，地面和天基观测站不断产生的大量数据已经不能由人类观测者单独分析
地面望远镜遍布全球，不受昼夜时间表和当地天气条件的影响，对太阳进行连续监测
地球的大气层对太阳观测施加了最大的限制，因为云会遮住太阳圆盘，空气波动会导致图像模糊
为了从多个同时观察的图像中选择最佳图像并检测局部质量退化，需要客观的图像质量评估
“作为人类，我们通过将真实图像与太阳的理想参考图像进行比较来评估真实图像的质量
例如，一幅在太阳圆盘前面有云的图像——与我们想象中的完美图像有很大偏差——会被标记为非常低质量的图像，而在质量方面，微小的波动并不那么关键
传统的质量度量标准很难提供一个独立于太阳特征的质量分数，而且通常不考虑云，”斯科尔特奇航天中心助理教授、研究合著者塔蒂亚娜·波德拉奇科娃说
在他们最近的研究中，研究人员使用人工智能来实现类似于人类解释的质量评估
他们使用神经网络来学习高质量图像的特征，并估计实际观测值与理想参考值的偏差
具有变化的大气条件的一天的观测系列
低质量的观察结果用黄色显示，高质量的观察结果用蓝色显示
在过渡云之间的间隙中可以看到高质量的观测
信用:R
Jarolim等人
/天文学& amp天体物理学 本文描述了一种基于生成对抗网络的方法，该方法通常用于获得合成图像，例如，生成逼真的人脸或将街道地图转换为卫星图像
这是通过近似真实图像的分布并从中选取样本来实现的
生成的图像的内容可以是随机的，也可以由图像的条件描述来定义
科学家们使用遗传神经网络从同一幅图像的内容描述中生成高质量的图像:网络首先提取高质量图像的重要特征，如太阳特征的位置和外观，然后从该压缩描述中生成原始图像
当该过程应用于较低质量的图像时，网络对图像内容进行重新编码，同时忽略重建图像中的低质量特征
这是氮化镓近似图像分布的结果，只能产生高质量的图像
低质量图像和所设想的神经网络高质量参考之间的差异为图像质量测量提供了基础，并用于识别图像中质量下降效应的位置
“在我们的研究中，我们将这种方法应用于坎泽赫太阳和环境研究观测站的观测，并表明它与98年人类的观测结果一致
5%的案例
从应用到未过滤的完整观察天数，我们发现神经网络可以正确识别所有严重的质量下降，并允许我们选择最佳图像，从而产生更可靠的观察系列
这对于未来的网络望远镜也很重要，在网络望远镜中，来自多个地点的观测数据需要被实时过滤和合并，”格拉茨大学的研究科学家罗伯特·贾洛林说，他也是这项研究的第一作者
“在17世纪，伽利略·伽利雷是第一个敢于用望远镜观察太阳的人，而在21世纪，数十个空间和地面天文台不断跟踪太阳，为我们提供了丰富的太阳数据
随着10年前太阳动力学观测站(SDO)的启动，传输到地球的太阳数据和图像数量飙升至1
每天5tb，相当于每天下载50万首歌曲
丹尼尔国王
Inouye太阳望远镜是世界上最大的地面太阳望远镜，孔径为4米，在2019年12月拍摄了第一张太阳的详细图像，预计每年将提供6pb的数据
就产生的全部信息而言，太阳能数据传输是我们时代最大的项目
随着最近突破性的太阳能任务，帕克太阳能探测器和太阳能轨道飞行器的发射，我们将获得越来越多的数据，提供新的有价值的见解
我们的研究没有捷径可走
每天都有如此多的新信息出现，我们必须发明新的高效的人工智能辅助数据处理方法来应对人类面临的最大挑战
不管暴风雨会怎样肆虐，我们祝愿每个人在太空都有好天气
这种新方法是在斯科尔泰克的高性能集群的支持下开发的，该集群是为预期的太阳物理研究综合网络组(SPRING)设计的，该网络组将利用观测太阳物理的尖端技术对太阳进行自主监测
该项目致力于由欧盟研究和创新资助项目“地平线2020”支持的欧洲太阳望远镜计划
斯科尔泰克在由35个国际合作伙伴组成的SOLARNET联盟中代表俄罗斯
目前，作者正在进一步阐述他们的图像处理方法，以提供最高质量的连续数据流，并开发用于连续跟踪太阳活动的自动检测软件
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