Theo thời gian, các thấu kính và cảm biến nhạy cảm của kính thiên văn mặt trời bắt đầu xuống cấp. Để đảm bảo dữ liệu mà các công cụ này gửi lại vẫn chính xác, các nhà khoa học sẽ định kỳ hiệu chuẩn lại để đảm bảo rằng họ hiểu rõ công cụ đang thay đổi như thế nào.

Ra mắt vào năm 2010, Đài quan sát Động lực học Mặt trời của NASA, hay còn gọi là SDO, đã cung cấp những hình ảnh có độ nét cao về Mặt trời trong hơn một thập kỷ. Hình ảnh của nó đã cho các nhà khoa học cái nhìn chi tiết về các hiện tượng mặt trời khác nhau có thể gây ra thời tiết không gian và ảnh hưởng đến các phi hành gia và công nghệ của chúng ta trên Trái đất và trong không gian. Hệ thống hình ảnh Khí quyển, hay AIA, là một trong hai công cụ hình ảnh trên SDO và liên tục nhìn vào Mặt trời, chụp ảnh qua 10 bước sóng của ánh sáng cực tím cứ sau 12 giây. Điều này tạo ra vô số thông tin về Mặt trời không giống nơi nào khác, nhưng - giống như tất cả các thiết bị đo sao Mặt trời - AIA suy giảm theo thời gian và dữ liệu cần được hiệu chỉnh thường xuyên.

Kể từ khi SDO ra mắt, các nhà khoa học đã sử dụng tên lửa định vị để hiệu chỉnh AIA. Tên lửa âm thanh là tên lửa nhỏ hơn thường chỉ mang theo một số dụng cụ và thực hiện các chuyến bay ngắn vào không gian - thường chỉ 15 phút. Điều quan trọng, tên lửa âm thanh bay trên hầu hết bầu khí quyển của Trái đất, cho phép các thiết bị trên tàu nhìn thấy bước sóng cực tím được đo bằng AIA. Những bước sóng ánh sáng này bị bầu khí quyển của Trái đất hấp thụ và không thể đo được từ mặt đất. Để hiệu chỉnh AIA, họ sẽ gắn kính thiên văn cực tím vào tên lửa định âm và so sánh dữ liệu đó với các phép đo từ AIA. Sau đó, các nhà khoa học có thể thực hiện các điều chỉnh để giải thích bất kỳ thay đổi nào trong dữ liệu của AIA.

Phương pháp hiệu chuẩn tên lửa định âm có một số hạn chế. Tên lửa âm thanh chỉ có thể phóng thường xuyên như vậy, nhưng AIA thì liên tục nhìn vào Mặt trời. Điều đó có nghĩa là có thời gian ngừng hoạt động mà hiệu chuẩn nơi bị tắt giữa mỗi lần hiệu chuẩn tên lửa định âm.

Hiệu chuẩn ảo

Với những thách thức này, các nhà khoa học quyết định xem xét các lựa chọn khác để hiệu chỉnh thiết bị, với mục tiêu hướng tới hiệu chuẩn liên tục. Học máy, một kỹ thuật được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo, có vẻ phù hợp và hoàn hảo.

Học máy yêu cầu một chương trình máy tính hoặc thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ của nó.

Đầu tiên, các nhà nghiên cứu cần đào tạo một thuật toán học máy để nhận ra các cấu trúc năng lượng mặt trời và cách so sánh chúng bằng cách sử dụng dữ liệu AIA. Để làm điều này, họ cung cấp thuật toán hình ảnh từ các chuyến bay hiệu chuẩn tên lửa và cho nó biết số lượng hiệu chuẩn chính xác mà họ cần. Sau khi có đủ các ví dụ này, họ cung cấp cho thuật toán những hình ảnh tương tự và xem liệu nó có xác định được hiệu chuẩn chính xác cần thiết hay không. Với đủ dữ liệu, thuật toán học cách xác định mức độ hiệu chuẩn cần thiết cho mỗi hình ảnh.

Vì AIA nhìn Mặt trời ở nhiều bước sóng ánh sáng, các nhà nghiên cứu cũng có thể sử dụng thuật toán để so sánh các cấu trúc cụ thể trên các bước sóng và củng cố các đánh giá của nó.

Để bắt đầu, họ sẽ dạy cho thuật toán biết một tia sáng mặt trời trông như thế nào bằng cách hiển thị các tia sáng mặt trời trên tất cả các bước sóng của AIA cho đến khi nó nhận ra các tia sáng mặt trời ở tất cả các loại ánh sáng khác nhau. Sau khi chương trình có thể nhận ra tia sáng mặt trời mà không có bất kỳ suy giảm nào, thuật toán sau đó có thể xác định mức độ suy giảm ảnh hưởng đến hình ảnh hiện tại của AIA và mức độ hiệu chỉnh cần thiết cho mỗi hình ảnh.

Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu có thể chắc chắn hơn về hiệu chuẩn thuật toán đã xác định. Thật vậy, khi so sánh dữ liệu hiệu chuẩn ảo với dữ liệu hiệu chuẩn tên lửa định vị, chương trình máy học đã được chú ý.

Với quy trình mới này, các nhà nghiên cứu đã sẵn sàng hiệu chỉnh liên tục hình ảnh của AIA giữa các chuyến bay hiệu chuẩn tên lửa, cải thiện độ chính xác của dữ liệu SDO cho các nhà nghiên cứu.

ctngoc