Новости науки "Русского переплета" Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Подписаться на новости

АВТОРСКИЕ НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах" | "Terra & Comp" (Геология и компьютеры) | "Неизбежность странного микромира"| "Научно-популярное ревю"| "Биология и жизнь" | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"
Проект поддержан Международной Соросовской Программой образования в области точных наук.
Новости из мира науки и техники
The Best of Russian Science and Technology
Страницу курирует проф. В.М.Липунов
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

01.03.2022
17:53

Глубокая нейронная сеть позволит обнаруживать скрытое турбулентное движение материала Солнца

    Ученые разработали метод глубокого обучения нейронной сети для получения информации о скрытом турбулентном движении на основе анализа наблюдений Солнца. Проверки на трех различных наборах данных показали возможность получения информации о горизонтальном движении в результате обработки данных по температуре и вертикальному движению. Этот метод будет полезен физикам-солнечникам, а также может быть использован в других направлениях физической науки, включая физику плазмы, ядерную физику и динамику текучих сред.

    Несмотря на то, что Солнце играет важную роль как возобновляемый источник энергии и природный пример термоядерного реактора, изучение нашей звезды ограничены возможностями сбора данных. В то время как получение информации о температуре и вертикальном движении плазмы Солнца является достаточно надежным, сбор данных о горизонтальном движении плазмы существенно затруднен.

    Для решения этой проблемы в новой работе группа под руководством Ретаро Ишикавы (Ryohtaroh T. Ishikawa) из Национальной астрономической обсерватории Японии создала модель на основе нейронной сети и обработала с ее помощью три разных набора смоделированных данных по турбулентной плазме. После тренировки нейронная сеть смогла корректно извлекать данные по горизонтальному движению на основе данных по вертикальному движению плазмы и ее температуре.

    При попытке команды перейти от анализа крупных участков горизонтального турбулентного движения к более мелким наблюдалось снижение точности прогноза. В настоящее время авторы статьи пытаются решить проблему масштабирования, чтобы сделать свой метод универсальным. Данный метод может быть использован в будущем при анализе наблюдений Солнца в высоком разрешении, проводимых при помощи телескопа SUNRISE-3, установленного на воздушном шаре, а также для изучения получаемых в лаборатории плазм, подобных тем, что изучаются физиками-ядерщиками, осуществляющими поиски новых источников энергии.

    Работа опубликована в журнале Astronomy and Astrophysics.

    По информации https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng.cgi?page=news&news=20220228060700

    Обозрение "Terra & Comp".

Помощь корреспонденту
Кнопка куратора
Добавить новость
Добавить новости
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100