Солнце, каким его не видели никогда: российские ученые научили ИИ понимать язык нашего светила
Фото: Shutterstock.
Российские исследователи совместно с иностранными коллегами сделали важный шаг, позволяющий понять тайны нашей «дневной звезды», Солнца. С помощью ИИ они смогли унифицировать наблюдения, провести к общему знаменателю данные, собранные различными инструментами и в разных условиях. Это имеет колоссальное значение, например, для использования многовекового опыта ученых: предсказания солнечной активности и солнечных вспышек. Ведь пока что наши постройки зависят от шатком фундаменте не согласованных друг с другом наблюдений, и часто ошибки появляются просто потому, что команда, работающая с одним телескопом, берет данные другого.
Как удалось научить ИИ понимать язык дневного светила, KP.RU рассказала астропизик Татьяна Подладчикова, кандидат технических наук, доцент, директор Центра системного проектирования Сколтеха.
Общивые пятна, слепые телескопы
Пятна на Солнце невооруженным глазом заметили еще в древности. Видимо, это были очень крупные пятна, гадали исследователи. А может, воздух был замутненный, например, лесными пожарами, и люди просто обратили внимание на бледный солнечный диск и пятна на нем?
Этот пример отлично иллюстрирует проблему достоверной интерпретации наблюдений. Скажем, если принять, что пятна, которые видели в древности, были экстраординарными, а еще и лесные пожары, напрашивается «вывод»: именно эти пятна вызывали климатическую аномалию, засуху. Но нет ли тут натяжки?
С появлением телескопов проблема только усугублялась. Скажем, XVIII-XIX век — это «зоопарк» телескопов, многие из которых сегодня показались бы странными. Тем не менее, мы изучаем старинные рисунки, не зная, как их сопоставить с нашим современным опытом. Вот астроном XVIII века рисует пятно. С чем сравнить его громадный, но, по нашим меркам, «слепой» телескоп: с биноклем? С подзорной трубой? Или приличным современным любительским прибором?
В наши дни Солнце наблюдают космические обсерватории, наземные приборы многих типов, и «зоопарк» на самом деле менее разнообразным не стал. Просто сегодня у нас есть «техпаспорта» на любой применяемый инструмент. И мы можем сравнивать, что тут, что там. К сожалению, все равно на глаз.
А что, если ИИ поможет проанализировать «тонны» наблюдательных данных, соединить их, и покажет «истинное Солнце», не зависящее от восприятия конкретного телескопа? ИИ в самом деле помог.
Эпическая битва Роботов
Ключом к решению задачи оказалась идея суперночистоты двух ИИ. Один искусственно уходит от картинки, другой восстанавливает ее до некоего эталонного уровня. На выходе – магия: старые, полные шумами данные превращаются вдруг в четкое изображение. Причем совершенно достоверное: «вытянуть информацию из шумов» — не значит «досмыслить детали».
Первый вопрос: а как учили? Наверняка, взяли однородные данные двух разных телескопов, и «натаскивали» нейросети: вот посмотри, здесь такое — а тут такое. Оказалось, не так.
— Авторы разработали метод, позволяющий обучать ИИ на разнородных данных без строгого временного или пространственного совпадения между наблюдениями. С помощью генеративных состязательных сетей (GAN) изображения преобразовывались между различными инструментами, что открыло возможность объединить 24 года наблюдений, — говорит Татьяна Подладчикова.
Машине все равно понадобился «Розетский камень», или, говоря проще, «словарь», чтобы сопоставлять информацию и, например, учитывать разницу, вносимую атмосферой, с картинкой, которую дает космический телескоп в безвоздушном пространстве. В качестве эталонного набора данных выступили ряды наблюдений, полученных лучшими приборами, в основном космическими.
— Такой подход позволил создать модель, обученную на реальных наблюдениях, без необходимости точного совпадения по времени или координатам между различными источниками, — говорит Татьяна Подладчикова.
А был ли ледниковый период?
Пока удалось получить картину «реального Солнца» за последние 24 года. Что для жизни дневной звезды – миг. А как быть со старыми наблюдениями, зарисовками? Всегда кажется, что вот тогда-то в природе творилось что-то интересное. Не то, что сейчас.
Хотя исследование не рассматривает обработку визуальных наблюдений XVIII–XIX веков, теоретически научить его рассматривать старые рисунки можно, говорит Татьяна Подладчикова.
— Однако есть серьезные ограничения: модель обучена на цифровых данных современных инструментов, а старые рисунки не обладают необходимой стандартизацией и точностью. Чтобы методика работала, потребуются значительные усилия по цифровой обработке, калибровке и созданию обучающей выборки, — уточняет она.
Соответственно, пока говорить о том, что методика обнаружила некие новые закономерности в жизни Солнца, рановато. Алгоритм только появился, и еще не развернулся во всю мощь. Но в скором будущем – почему нет:
— Улучшенное качество данных может способствовать обнаружению ранее не замеченных паттернов в будущих исследованиях. Исследование наводит порядок в языке данных, превратив шумные и разрозненные данные в согласованную и интерпретируемую картину. Это как почистить запылившийся телескоп — детали те же, но теперь их можно увидеть по-новому, что может способствовать обнаружению ранее незамеченных закономерностей в будущих исследованиях, — говорит Татьяна Подладчикова.
Пока что астрономы работают с 12-летним (точнее, 11,5 года) циклом солнечной активности, оговариваясь, что корректнее говорить о 22-летнем цикле, но кто знает, какие есть еще? Например, в XVII-XVIII веках на Солнце не было пятен вообще (якобы), а на Земле было очень холодно. Явление окрестили Малым ледниковым периодом, вот только было ли оно? И связано ли с Солнцем? Не увидеть пятна в трубе образца 1700 года немудрено.
Исторические данные до эпохи космических наблюдений методика пока не затрагивает, напоминает Татьяна Подладчикова, но вопрос-это стоит, он волнует всех, и пересмотр устоявшихся парадигм, например, о том же Малом ледниковом периоде, теоретически возможен:
— Связь солнечной активности с климатом однозначно не доказана. Солнце светит постоянно, обеспечивая Землю стабильным притоком энергии и тепла, независимо от фазы солнечного цикла, — говорит Татьяна Подладчикова.
Климат в системе Солнце — Земля определяется общим количеством энергии, которое Земля получает от Солнца за длительные периоды, солнечной постоянной, а она почти не меняется, как и положенное постоянно. Сильные изменения в солнечной активности могли бы привести к катастрофическим климатическим изменениям, но, к счастью, таких изменений в солнечной активности не наблюдается, — говорит астроном.
Солнце в самом деле разбудилось
Хорошо! Не нужны нам пока исторические дебри. Разобраться бы с тем, что сейчас. Вот нынешний цикл максимальной активности Солнца – он экстраординарный или так себе? В блогах вроде пишут, ужас! В самом деле, поляровные сияния в Средней полосе через день да каждый день, когда такое видано. А астрономы говорят: да так себе цикл, были и сильнее.
Что думает ИИ? А что тут спорить, нынешний максимум явно максимальнее предыдущего, говорит Татьяна Подладчикова:
— Дебаты относительно силы нынешнего цикла сняты благодаря наблюдениям за солнечными пятнами, которые подтверждают повышение активности по сравнению с предыдущим циклом.
А сможет ли ИИ предсказать солнечную вспышку? Сами спрашиваете, сами замеряем: неужели сможет. И надежда есть!
— Предложенная методика — это не оракул, но она создает фундамент, на котором может быть построен оракул. Она не предсказывает солнечные вспышки напрямую, но устраняет одно из главных препятствий для точного моделирования — фрагментарность и несопоставимость данных. Преобразуя наблюдения из разных инструментов в единый, однородный формат, она делает возможным обучение ИИ на гораздо более богатом и согласованном массиве данных. А значит – приближает нас к реализации давней мечты: научиться предсказывать бурный характер Солнца заранее и с уверенностью, — говорит астрофизик.
Что же, человек предсказываемому примерить свое любимое детищем, ИИ, к самому важному, к тому, благодаря чему мы существуем – к Солнцу. И результаты уже очень обнадеживающие. Конечо, было бы здорово написать: «ученые научились предсказывать солнечные вспышки и магнитные бури». Пока – нет, но скоро – наверное, да. Можно тиражировать страхи по поводу ИИ, а можно применять этот инструмент на благо человечества, что и делают российские исследователи.
Вопрос-РЕБРОМ
Как складывается международное сотрудничество в 2025 году?
Вместе с российскими учеными в исследовании принимают участие коллеги из Грацского университета в Австрии и Высокогорной обсерватории Национального центра атмосферных исследований США (HAO NSF NCAR). Как работалось с иностранными специалистами?
— Плодотворное сотрудничество между людьми было и будет всегда! – говорит Татьяна Подладчикова, — Особенно в космических исследованиях, где крупные задачи, стоящие перед человечеством, невозможно решить в одиночку. Только объединяя усилия, ученые разных стран могут достичь невероятных открытий, которые обогатят наш мир. В физике все системы делятся на консервативные и неконсервативные. В закрытых, консервативных системах хаос и неопределенность всегда стремятся к максимуму. В открытых же системах, взаимодействующих с внешними, энтропия минимальна. Здесь царит самоорганизация, гармония и симметрия. Эти системы создают удивительные и полезные структуры, которые становятся источниками вдохновения для новых идей и проектов. Ярким примером является язык программирования Python. С момента появления языков с открытым исходным кодом, таких как Python, их развитие стало стремительным. Люди по всему миру берутся за инициативу, совершенствуя и развивая эти технологии. Давайте продолжать взаимодействие, ведь только совместными усилиями мы можем двигаться вперед и создавать будущее
