Yapay zeka Güneş'in saklı sırlarını ortaya çıkarıyor: Fırtınalar tahmin edilebilecek

Hawaii Üniversitesi’nden araştırmacılar, dünyanın en büyük güneş teleskobunu ve yapay zekayı kullanarak Güneş’i daha iyi anlamak için çığır açan bir proje yürütüyor. Geliştirilen derin öğrenme modelleri, Güneş fırtınalarını hızla analiz ederek uydu iletişimi ve enerji ağlarına yönelik riskleri önceden tahmin etmeyi hedefliyor.Hawai Üniversitesi Astronomi Enstitüsü (IfA) astronomları ve bilgisayar bilimcileri, Güneş’i anlamamızı kökten değiştirebilecek bir araştırma yürütüyor. "SPIn4D" projesi kapsamında ekip, Maui’de Haleakala zirvesinde bulunan dünyanın en büyük yer tabanlı Güneş Teleskobu'ndan toplanan verileri analiz etmek için ileri düzey yapay zeka teknikleriyle güneş astronomisini birleştiriyor. Proje, teleskobun ürettiği devasa veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz edebilen derin öğrenme modelleri geliştirmeye odaklanıyor. Bu yaklaşım, güneş verilerinin analizinde hız, doğruluk ve derinlik açısından önemli ilerlemeler sağlayabilir.Hawai Üniversitesi'nden Kai Yang, "Büyük güneş fırtınaları büyüleyici auroralara neden olurken, aynı zamanda uydular, radyo iletişimi ve enerji şebekeleri için risk oluşturabilir. Güneş atmosferini daha iyi anlamak son derece önemli." dedi. Yang, Güneş’in üç boyutlu atmosferini neredeyse gerçek zamanlı olarak incelemek için yapay zeka ile simüle edilmiş verileri birleştirdiklerini ekledi.NSO ve High Altitude Observatory (HAO) bilim insanlarından oluşan ekip, Inouye Teleskobu'nun yüksek çözünürlüklü gözlemlerinden elde edilen verilerle Güneş’in fiziksel özelliklerini tahmin etmek için derin sinir ağları kullanıyor. Bu yöntem, teleskobun günlük onlarca terabayt veri üreten büyük veri hacimlerini analiz etme süresini önemli ölçüde hızlandırıyor.Projenin ortak yazarlarından Peter Sadowski, "Makine öğrenimi, pahalı hesaplamalar için hızlı yaklaşımlar sunmada oldukça başarılı. Bu model, astronomların Güneş’in atmosferini saatler yerine gerçek zamanlı olarak görselleştirmesine olanak tanıyacak." dedi.Ekip, yapay zeka modellerini eğitmek için NSF’nin Cheyenne süper bilgisayarında 10 milyon CPU saati kullanarak 120 terabaytlık yüksek çözünürlüklü simüle edilmiş güneş gözlemleri üretti. Bilim insanları şu ana kadar 13 terabaytlık bir alt veri setini ve detaylı bir eğitimi kamuya sundu.

admin admin
Aralık 4, 2024 - 09:17
0 26
Yapay zeka Güneş'in saklı sırlarını ortaya çıkarıyor: Fırtınalar tahmin edilebilecek
Yapay zeka Güneş'in saklı sırlarını ortaya çıkarıyor: Fırtınalar tahmin edilebilecek

Hawaii Üniversitesi’nden araştırmacılar, dünyanın en büyük güneş teleskobunu ve yapay zekayı kullanarak Güneş’i daha iyi anlamak için çığır açan bir proje yürütüyor. Geliştirilen derin öğrenme modelleri, Güneş fırtınalarını hızla analiz ederek uydu iletişimi ve enerji ağlarına yönelik riskleri önceden tahmin etmeyi hedefliyor.

Hawai Üniversitesi Astronomi Enstitüsü (IfA) astronomları ve bilgisayar bilimcileri, Güneş’i anlamamızı kökten değiştirebilecek bir araştırma yürütüyor. "SPIn4D" projesi kapsamında ekip, Maui’de Haleakala zirvesinde bulunan dünyanın en büyük yer tabanlı Güneş Teleskobu'ndan toplanan verileri analiz etmek için ileri düzey yapay zeka teknikleriyle güneş astronomisini birleştiriyor. Proje, teleskobun ürettiği devasa veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz edebilen derin öğrenme modelleri geliştirmeye odaklanıyor. Bu yaklaşım, güneş verilerinin analizinde hız, doğruluk ve derinlik açısından önemli ilerlemeler sağlayabilir.
Hawai Üniversitesi'nden Kai Yang, "Büyük güneş fırtınaları büyüleyici auroralara neden olurken, aynı zamanda uydular, radyo iletişimi ve enerji şebekeleri için risk oluşturabilir. Güneş atmosferini daha iyi anlamak son derece önemli." dedi. Yang, Güneş’in üç boyutlu atmosferini neredeyse gerçek zamanlı olarak incelemek için yapay zeka ile simüle edilmiş verileri birleştirdiklerini ekledi.
NSO ve High Altitude Observatory (HAO) bilim insanlarından oluşan ekip, Inouye Teleskobu'nun yüksek çözünürlüklü gözlemlerinden elde edilen verilerle Güneş’in fiziksel özelliklerini tahmin etmek için derin sinir ağları kullanıyor. Bu yöntem, teleskobun günlük onlarca terabayt veri üreten büyük veri hacimlerini analiz etme süresini önemli ölçüde hızlandırıyor.
Projenin ortak yazarlarından Peter Sadowski, "Makine öğrenimi, pahalı hesaplamalar için hızlı yaklaşımlar sunmada oldukça başarılı. Bu model, astronomların Güneş’in atmosferini saatler yerine gerçek zamanlı olarak görselleştirmesine olanak tanıyacak." dedi.
Ekip, yapay zeka modellerini eğitmek için NSF’nin Cheyenne süper bilgisayarında 10 milyon CPU saati kullanarak 120 terabaytlık yüksek çözünürlüklü simüle edilmiş güneş gözlemleri üretti. Bilim insanları şu ana kadar 13 terabaytlık bir alt veri setini ve detaylı bir eğitimi kamuya sundu.