Ein neuronales Netz zur Vorhersage von Turbulenzen auf der Sonne

Konzeptdiagramm der Funktionsweise dieses neuronalen Netzwerks. (Credit: NAOJ)
Konzeptdiagramm der Funktionsweise dieses neuronalen Netzwerks. (Credit: NAOJ)

Wissenschaftler haben eine auf einem neuronalen Netzwerk basierende Methode für maschinelles Lernen entwickelt, um aus Sonnenbeobachtungen Informationen über versteckte turbulente Bewegungen zu extrahieren. Tests an drei verschiedenen simulierten Datensätzen zeigten, dass es möglich ist, die horizontale Bewegung aus Daten über die Temperatur und die vertikale Bewegung abzuleiten. Diese Technik wird der Sonnenastronomie und anderen Gebieten wie etwa der Plasmaphysik, Fusionsforschung und Fluiddynamik von Nutzen sein.

Die Sonne ist wichtig für das Ziel, nachhaltige und bezahlbare saubere Energie zu gewinnen, sowohl als Quelle von Sonnenenergie wie auch als ein natürliches Beispiel für Fusionsenergie. Unser Wissen über die Sonne wird durch die Daten begrenzt, die wir sammeln können. Es ist relativ leicht, die Temperaturen und die vertikale Bewegung des Sonnenplasmas zu beobachten (das Sonnenplasma ist Gas, das so heiß ist, dass die atomaren Komponenten in Elektronen und Ionen gespalten werden). Aber es ist schwer, die horizontale Bewegung zu bestimmen.

Um dieses Problem anzugehen, entwickelte ein Forschungsteam unter Leitung des National Astronomical Observatory of Japan und des National Institute for Fusion Science ein neuronales Netzwerk und fütterte es mit Daten aus drei verschiedenen Plasmaturbulenzsimulationen. Nach dem Training konnte das neuronale Netz die horizontale Bewegung allein aus der vertikalen Bewegung und der Temperatur korrekt ableiten.

Das Team entwickelte auch ein neues Kohärenzspektrum, um die Leistung des Ergebnisses in verschiedenen Größenskalen zu bewerten. Diese neue Analyse ergab, dass die Methode die großräumigen Muster in der horizontalen turbulenten Bewegung korrekt vorhersagte, aber Probleme mit kleineren Strukturen hatte. Das Team arbeitet jetzt an Verbesserungen der Leistungsfähigkeit in kleinen Größenbereichen. Man hofft, dass diese Methode auf zukünftige hochauflösende Sonnenbeobachtungen angewandt werden kann, wie beispielsweise solche, die vom SUNRISE-3-Ballonteleskop erwartet werden. Ebenso hofft man auf Anwendungen bezüglich Plasma im Labor, etwa Plasmaumgebungen, die bei der Fusionsforschung eingesetzt werden.

Diese Ergebnisse erschienen am 16. Februar 2022 in der Onlineausgabe von Astronomy & Astrophysics.

Quelle

(THK)

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