Una nuova ricerca dimostra come l’intelligenza artificiale stia aprendo inedite prospettive nello studio del Sole, colmando il divario tra le osservazioni solari di vecchia e nuova generazione. Mentre i telescopi e gli strumenti solari di ultima tecnologia ci regalano immagini sempre più dettagliate e precise dei fenomeni solari, come brillamenti e campi magnetici, la disparità nella qualità e nel formato dei dati raccolti nel corso degli anni rende complesso analizzare l’evoluzione a lungo termine della nostra stella.
Tuttavia, un recente studio pubblicato su Nature Communications illustra come un approccio basato sull’AI possa superare queste limitazioni. Il team di ricerca, guidato da Robert Jarolim dell’Università di Graz in Austria, ha sviluppato un metodo che identifica schemi e correlazioni tra set di dati provenienti da diversi strumenti solari, traducendoli in un formato comune e standardizzato. Questo processo innovativo offre agli scienziati un archivio di osservazioni solari più ricco e coerente, essenziale per analisi di lunga durata su macchie solari storiche, eventi rari e studi che richiedono la combinazione di dati da molteplici fonti.
Una nuova ricerca dimostra come l’intelligenza artificiale stia aprendo inedite prospettive nello studio del Sole, colmando il divario tra le osservazioni solari di vecchia e nuova generazione. Mentre i telescopi e gli strumenti solari di ultima tecnologia ci regalano immagini sempre più dettagliate e precise dei fenomeni solari, come brillamenti e campi magnetici, la disparità nella qualità e nel formato dei dati raccolti nel corso degli anni rende complesso analizzare l’evoluzione a lungo termine della nostra stella.
Tuttavia, un recente studio pubblicato su Nature Communications illustra come un approccio basato sull’AI possa superare queste limitazioni. Il team di ricerca, guidato da Robert Jarolim dell’Università di Graz in Austria, ha sviluppato un metodo che identifica schemi e correlazioni tra set di dati provenienti da diversi strumenti solari, traducendoli in un formato comune e standardizzato. Questo processo innovativo offre agli scienziati un archivio di osservazioni solari più ricco e coerente, essenziale per analisi di lunga durata su macchie solari storiche, eventi rari e studi che richiedono la combinazione di dati da molteplici fonti.
La tecnica sviluppata dal team si basa su reti neurali, algoritmi di apprendimento automatico ispirati al cervello umano. In un primo passaggio, una rete neurale analizza immagini di alta qualità da uno strumento recente e simula immagini degradate, come se fossero state catturate da uno strumento meno performante. In questo modo, l’AI impara le “imperfezioni” o le differenze sistematiche introdotte dai diversi strumenti. Successivamente, una seconda rete neurale viene addestrata per “correggere” queste immagini artificialmente degradate, riportandole alla qualità originale. Attraverso questo processo, l’AI apprende come compensare le differenze tra i vari strumenti.
Tatiana Podladchikova, coautrice dello studio presso lo Skolkovo Institute of Science and Technology in Russia, ha sottolineato come “questo progetto dimostra come l’informatica moderna possa infondere nuova vita nei dati storici. Il nostro lavoro va oltre il semplice miglioramento delle vecchie immagini: si tratta di creare un linguaggio universale per studiare l’evoluzione del Sole nel tempo.”
Il team ha anche analizzato una macchia solare (NOAA 11106) tracciata per circa una settimana nel settembre 2010. L’AI ha prodotto “immagini magnetiche” più nitide e dettagliate della macchia solare, consentendo agli scienziati di osservare la sua struttura magnetica in modo più efficace rispetto ai dati originali raccolti dal Solar and Heliospheric Observatory, una collaborazione tra la NASA e l’Agenzia Spaziale Europea.
In definitiva, stiamo costruendo un futuro in cui ogni osservazione, passata o futura, potrà parlare la stessa lingua scientifica,” ha concluso Podladchikova. Questa ricerca rappresenta un passo significativo verso una comprensione più completa e dettagliata della dinamica solare nel corso del tempo, grazie al contributo fondamentale dell’intelligenza artificiale.
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