Grânulos de convecção na fotosfera solar. (NSO/AURA/NSF) O movimento turbulento oculto que ocorre dentro da atmosfera do Sol pode ser previsto com precisão por uma rede neural recém-desenvolvida.
Alimentado apenas com dados de temperatura e movimento vertical coletados da superfície da fotosfera solar, o modelo de IA pode identificar corretamente o movimento horizontal turbulento abaixo da superfície. Isso pode nos ajudar a entender melhor a convecção solar e os processos que geram explosões e jatos em erupção do Sol.
'Desenvolvemos uma nova rede neural convolucional para estimar a distribuição espacial da velocidade horizontal usando as distribuições espaciais de temperatura e velocidade vertical', escreveu uma equipe de pesquisadores liderados pelo astrônomo Ryohtaroh Ishikawa do Observatório Astronômico Nacional do Japão.
'Isso levou à detecção eficiente de recursos espacialmente espalhados e recursos concentrados. [..] Nossa rede apresentou um desempenho superior em quase todas as escalas espaciais quando comparado aos relatados em estudos anteriores.'
A fotosfera solar é a região da atmosfera do Sol que é comumente referida como sua superfície. É a camada mais baixa da atmosfera solar e a região na qual a atividade solar, como manchas solares, erupções solares e ejeções de massa coronal se originam.
Se você olhar de perto, a superfície da fotosfera não é uniforme. É coberto com seções amontoadas, mais claras no meio e escuras nas bordas. Estes são chamados de grânulos, e eles são os topos de convecção células do plasma solar. O plasma quente sobe no meio e depois cai de volta nas bordas à medida que se move para fora e esfria.
Quando observamos essas células, podemos medir sua temperatura, bem como seu movimento através do efeito Doppler, mas o movimento horizontal não pode ser detectado diretamente. No entanto, fluxos de menor escala nessas células podem interagir com campos magnéticos solares para desencadear outros fenômenos solares. Além disso, acredita-se que a turbulência também desempenha um papel no aquecimento da coroa solar, então os cientistas estão ansiosos para entender exatamente como o plasma se comporta na fotosfera.
Ishikawa e sua equipe desenvolveram simulações numéricas de turbulência de plasma e usaram três conjuntos diferentes de dados de simulação para treinar sua rede neural. Eles descobriram que, com base apenas nos dados de temperatura e fluxo vertical, a IA poderia descrever com precisão os fluxos horizontais nas simulações que seriam indetectáveis no Sol real.
Isso significa que podemos alimentá-lo com dados solares e esperar que os resultados sejam consistentes com o que realmente está ocorrendo em nossa estrela fascinante e proibida.
No entanto, a rede neural precisa de alguns ajustes. Embora tenha sido capaz de detectar fluxos em grande escala, a IA teve problemas para escolher recursos menores. Como a precisão da turbulência em pequena escala é crucial para alguns cálculos, resolver isso deve ser o próximo passo no desenvolvimento de seu software, disseram os pesquisadores.
'Ao comparar os resultados dos três modelos de convecção, observamos que a rápida diminuição do espectro de coerência ocorreu nas escalas inferiores às escalas de injeção de energia, caracterizadas pelos picos dos espectros de potência das velocidades verticais. Isso implica que a rede não foi adequadamente treinada para reproduzir os campos de velocidade em pequenas escalas gerados por cascatas turbulentas,' eles escreveram em seu papel .
'Esses desafios podem ser explorados em estudos futuros.'
Um pouco mais perto de casa, os pesquisadores estão desenvolvendo seu software para também ajudar a entender melhor a turbulência emplasmas de fusão– outra aplicação importante para uso futuro.
A pesquisa foi publicada em Astronomia e Astrofísica .