Ученые ИСЗФ СО РАН научили искусственный интеллект распознавать границы северных сияний

Ученые Института солнечно-земной физики СО РАН научились определять границы аврорального овала методом компьютерного зрения. Соответствующая статья опубликована в журнале первого квартиля International journal of artificial intelligence.

Как рассказал профессор РАН, ведущий научный сотрудник ИСЗФ СО РАН, доктор физико-математических наук Денис Сидоров, работа проведена в рамках проекта «Создание системы сбора, обработки и машинного анализа больших объемов данных глобальных навигационных спутниковых систем для задач исследования околоземного космического пространства» на средства гранта Российского научного фонда. Система SIMuRG (System for the Ionosphere Monitoring and Researching from GNSS, по-русски Симург), созданная под руководством ведущего научного сотрудника ИСЗФ СО РАН, кандидата физико-математических наук Юрия Ясюкевича, «умеет» собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных глобальных навигационных спутниковых систем, чтобы потом с их помощью исследовать околоземное космическое пространство.

Авроральный овал определяет область, где происходят полярные сияния, – кольцо вокруг магнитных полюсов Земли. Его ширина и положение зависит от космической погоды – в спокойных условиях эта область более узкая, с увеличением выбросов частиц солнечного ветра кольцо расширяется, а сияния могут происходить в тех регионах, где их обычно не видят. Границы аврорального овала важно знать точно, чтобы определить область в высоких широтах, где может ухудшиться связь и навигация в результате взаимодействия солнечного ветра с магнитным полем Земли.

Компьютерная программа, написанная учеными, использует данные наземных станций, принимающих и анализирующих сигналы спутников GPS, а также ГЛОНАСС и других глобальных навигационных систем. Наземные станции «видят» авроральный овал как мелкие неоднородности, за счет которых флуктуирует сигнал GPS. Использование данных всей мировой сети приемников GPS в совокупности помогло ученым более точно определить границу аврорального овала. Для этого были применены анализ больших данных и методы компьютерного зрения.

— Самая большая сложность этой задачи состояла в том, что данные у нас сильно разреженные, ведь приемники ГНСС стоят не сплошной линией – есть океаны, есть малозаселенные территории, - отметил Денис Сидоров. - Это можно представить как обработку изображения, где есть менее 30% пикселей, а оставшиеся 70% надо заполнить. Искусственный интеллект как раз и заполняет недостающие данные, что позволяет определить территорию, где связь и навигация могут стать хуже.

Кроме того, ученым надо было учесть шумы данных и тот факт, что спутники, передающие сигналы, постоянно перемещаются, в результате «картинка» все время изменяется.

— Можно провести параллель с медициной, где врачи должны очень точно определить границы опухоли, чтобы понять, как лечить пациента. Сделать это может только опытный специалист, который может на глаз отличить тени, образующиеся при компьютерной томографии, от самой ткани опухоли. Точно так же и в нашем случае – все, что не касается собственно физических явлений, все, что связано с ошибками измерений, алгоритм не должен учитывать при определении границ овала.

Руководитель проекта Юрий Ясюкевич подчеркнул, что впереди еще много работы по отработке процесса и совершенствованию технологии:

— Мы должны научить искусственный интеллект самостоятельно корректировать данные, чтобы минимизировать вмешательство человека в этот процесс. В будущем мы планируем построить модель смещения области сияний, которая позволит получать прогноз, важный для радиосвязи и навигации. Спутников становится все больше, соответственно, больше становится и данных, что дает нам возможность усовершенствовать модель. Кроме того, мы планируем применять технологию data fusion (fusion – слияние) в расчете на синергетический эффект. Использование и оптических, и магнитных данных может не только служить конкретной цели определения границ аврорального овала, но и позволит нам глубже понять суть физических явлений и процессов.

ИА Телеинформ