Күн телескопунда оор жумуш бар. Күндү байкоо күн бөлүкчөлөрүнүн чексиз агымынын жана интенсивдүү күн нурунун тынымсыз бомбалоосуна алып келет. Убакыттын өтүшү менен күн телескопторунун сезгич линзалары жана сенсорлору бузула баштайт. Мындай аспаптар тарабынан жөнөтүлгөн маалыматтардын тактыгын камсыз кылуу үчүн, окумуштуулар аспаптын кандай өзгөрүп жатканын түшүнүү үчүн мезгил-мезгили менен калибрленип турушат.
NASA Күн динамикасы обсерваториясы 2010-жылы ачылган, же S.D.O, 10 жылдан ашык убакыттан бери Күндүн жогорку дааналыктагы сүрөттөрүн берип келет. Бул сүрөттөр илимпоздорго космостук аба ырайына алып келиши мүмкүн болгон ар кандай Күн кубулуштарын деталдуу кароого мүмкүнчүлүк берди жана биздин астронавттарыбызга жана Жердеги жана космостогу технологияга таасирин тийгизет. Atmospheric Imager Assembly, же AIA, SDOдагы эки сүрөткө тартуучу аспаптын бири болуп саналат, алар Күндү тынымсыз карап, ар бир 10 секундада ультрафиолет нурунун 12 толкун узундугунда сүрөткө тартып турат. Бул Күн жөнүндө эбегейсиз көп маалыматты жаратат, бирок күндү байкоочу бардык аспаптар сыяктуу эле, AIA убакыттын өтүшү менен начарлайт жана маалыматтар тез-тез калибрлениши керек.
SDO учурулгандан бери илимпоздор AIAны калибрлөө үчүн үн берүүчү ракеталарды колдонушту, алар адатта бир нече аспаптарды алып жүрүүчү жана кыска космостук учууларды - болжол менен 15 мүнөттө - алар Жердин атмосферасынын көпчүлүк бөлүгүндө учуп, борттогу аспаптарга AIA тарабынан өлчөнгөн ультрафиолет толкун узундуктарын караңыз. Жарыктын бул толкун узундуктары Жердин атмосферасы тарабынан сиңет жана аларды жерден өлчөөгө болбойт. AIAны калибрлөө үчүн окумуштуулар үн чыгаруучу ракетага ультрафиолет телескопту жабышты жана ал маалыматтарды AIA өлчөөлөрү менен салыштырышты.
Зыбдоочу ракетаны калибрлөө ыкмасы бир катар кемчиликтерге ээ. AIA ордуна дайыма Күндү карап турганда, ракеталар көп учура бербеши мүмкүн. Бул зонд ракетасынын ар бир калибрлөө ортосунда калибрлөө бир аз өчүрүлгөн токтоп калуу мезгили бар экенин билдирет.
NASA Virtual Calibration
Бул көйгөйлөрдү эске алып, окумуштуулар туруктуу калибрлөө максатында аппаратты калибрлөөнүн башка варианттарын карап чыгууну чечишти. Жасалма интеллектте колдонулган машина үйрөнүү ыкмасы эң сонун ылайыктуу окшойт. Аты айтып тургандай, машинаны үйрөнүү тапшырманы аткарууну үйрөнүү үчүн компьютердик программаны же алгоритмди талап кылат.
Биринчиден, изилдөөчүлөр күн түзүлүштөрүн таануу жана аларды AIA маалыматтары менен салыштыруу үчүн машинаны үйрөнүү алгоритмин үйрөтүшү керек болчу. Бул үчүн алар алгоритмди ракетанын калибрлөөчү учууларынын үнүнүн учурунда алынган сүрөттөр менен камсыз кылып, аларга канча калибрлөө керек экенин айтып беришет. Бул мисалдардын жетиштүү кийин, алар алгоритм окшош сүрөттөрдү азыктандырат жана ал талап кылынган калибрлөө аныктоо мүмкүн экенин көрүшөт. Жетиштүү маалыматтарды эске алуу менен, алгоритм ар бир сүрөт үчүн канча калибрлөө керек экендигин аныктоону үйрөнөт.
AIA Күндү жарыктын ар кандай толкун узундугунда карагандыктан, изилдөөчүлөр ар кандай толкун узундуктарындагы белгилүү структураларды салыштыруу жана так баа берүү үчүн алгоритмди колдоно алышат.
Алар алгач алгоритмге күн отунун кандай болорун үйрөтүп, ага AIAнын бардык толкун узундуктарында күн отторун көрсөтүп, ал жарыктын бардык түрлөрүндө күн отторун тааныганга чейин үйрөтүштү. Программа күндүн жарыгын эч кандай деградациясыз тааныгандан кийин, алгоритм деградация учурдагы AIA сүрөттөрүнө канчалык таасир эткенин жана ар бири үчүн канча калибрлөө керек экендигин аныктай алды.
"Бул чоң окуя болду" деди доктор Луис Дос Сантос. "Аларды бир эле толкун узундугунда аныктоонун ордуна, биз ар кандай толкун узундуктарындагы структураларды аныктайбыз." Бул изилдөөчүлөр алгоритм тарабынан аныкталган калибрлөө көбүрөөк ишене алат дегенди билдирет. Чынында эле, алардын виртуалдык калибрлөө маалыматтарын үндүү ракета калибрлөө маалыматтары менен салыштырганда, машинаны үйрөнүү программасы эң жогору экенин далилдеди. Бул жаңы жараян менен, окумуштуулар изилдөөчүлөр үчүн SDO маалыматтарынын тактыгын жогорулатуу, калибрлөө ракета учуу ортосунда AIA сүрөттөрүн тынымсыз калибрлөө үчүн даяр.
Ошондой эле окуңуз: