Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) и Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В. Пушкова РАН (ИЗМИРАН) создали алгоритм автоматического обнаружения солнечных магнитных вихрей методами компьютерного зрения. Доклад на эту тему прозвучал на 17-й конференции «Физика плазмы в солнечной системе», которая прошла с 7 по 11 февраля 2022 г. в Институте космических исследований РАН.

Магнитное торнадо – это магнитно-плазменные образования в короне Солнца, внешне напоминающие земные атмосферные смерчи. Однако их размер может достигать до 10 000 км в диаметре и до 150 000 км в высоту, а время существования исчисляется десятками часов. Эти гигантские вращающиеся структуры, согласно теоретическим предположениям, могут возникать в результате вращения линий магнитного поля, заставляющего солнечную плазму двигаться вверх по спирали. Это явление обнаружено относительно недавно, в 2011 году, и природа магнитных торнадо до сих пор не прояснена. Исследование этих необычных образований представляет большой интерес. Однако найти и выделить эти довольно редкие и относительно короткоживущие явления в бушующей солнечной короне – непростая задача.

Одна только Обсерватория солнечной динамики (Solar Dynamics Observatory – SDO) – космическая обсерватория НАСА для изучения Солнца, запущенная в 2010 году, – имеет на борту аппаратуру, способную практически непрерывно получать изображения Солнца размером 4096х4096 пикселей в 12 различных диапазонах электромагнитного излучения. Аппарат передает на Землю снимки каждые 12 секунд, что составляет около 1,5 терабайта данных в сутки. Обработка массива подобных данных «вручную» – достаточно трудоемкая задача. Автоматизации этого процесса было посвящено исследование специалистов ИЗМИРАН и ВШЭ.

Сложность задачи прежде всего состояла в том, что магнитные торнадо имеют разную структуру и могут сильно отличаться друг от друга (см. примеры солнечных торнадо выше). Кроме того, их необходимо выделить на фоне других активностей солнечной хромосферы.

Задача решалась методом обучения нейронной сети, то есть созданием алгоритма, способного различать на компьютерном изображении определенные структуры, опираясь на анализ набора данных, где эти структуры были выделены вручную. Для обучения нейросети был использован набор изображений, полученных обсерваторией SDO, в которых содержались около 30 магнитных торнадо.

Для анализа выделялся лимб Солнца – изображение края солнечного диска. На фото выше на верхнем изображении черной полосой обозначено магнитное торнадо. Затем это изображение подвергалось обработке различными фильтрами. Изображение при этом получалось чуть менее детальным, но на нем четче выделялись некоторые отдельные элементы. Например, есть фильтр, который выделяет вертикальные линии (среднее изображение на фото выше). Вертикальные линии на обработанном с его помощью изображении видны немного четче, а вместе с тем и динамика поднятия вещества внутри самого торнадо. Другой фильтр выделяет горизонтальные линии (внизу на фото выше). Соответственно, здесь лучше видна динамика торнадо в плане вращения. Применяются и другие, специально созданные фильтры.

Для облегчения поиска использовался тот факт, что торнадо – это динамическая структура, которая вращается и меняет свою конфигурацию во времени. Иногда даже человеческому глазу трудно отличить торнадо от другого феномена солнечной активности по статичной картинке, а по видеоряду понять это гораздо легче. Соответственно, можно брать не отдельные изображения, а их серию. В данном случае при обучении нейронной сети использовалась серия из трех кадров, разделенных временем порядка 20 мин.

В результате был создан алгоритм автоматического поиска, который уже подтвердил свою работоспособность, обнаружив одно новое магнитное торнадо на анализируемых с его помощью изображениях. Работа над совершенствованием метода и способах его практического использования будет продолжена. В частности, планируется создание сайта, с помощью которого ученые смогут проводить автоматический поиск магнитных торнадо на изображениях Солнца.

Редакция сайта РАН