Cientistas solares estão usando imagens de IA deepfake para desvendar os mistérios da atmosfera do Sol. A pesquisa, apresentada no Encontro Nacional de Astronomia desta semana, foi realizada como parte de uma colaboração entre a Universidade de Northumbria e a Universidade de Berna.
Por mais de 80 anos, os físicos solares vêm tentando entender como e por que os limites superiores da atmosfera do Sol (a coroa) são inesperadamente mais quentes do que as camadas mais próximas da superfície. Os cientistas o reduziram a duas causas possíveis: aquecimento pela dissipação de ondas no plasma ou pela reconexão energética de linhas magnéticas. Há evidências de que ambos acontecem, mas a quantidade que cada processo contribui para o aquecimento total ainda é desconhecida.
A chave para desvendar esse mistério parece estar no belo fenômeno conhecido como “chuva coronal” – loops de plasma mais frio que se projetam e voltam para os limites superiores da atmosfera do Sol. Identificar essa chuva é vital para aprofundar nossa compreensão da termodinâmica subjacente do Sol. A ‘chuva’ parece ser gerada apenas pela reconexão de linhas magnéticas. Se os cientistas puderem descobrir quanta chuva coronal cai no Sol, eles poderão determinar como funciona esse inesperado ciclo de aquecimento.
Para descobrir quanta chuva existe, ela deve ser observada separadamente da miríade de outros materiais solares. A maioria das observações de chuva solar é feita pelo Atmospheric Imaging Assembly (AIA) a bordo do Solar Dynamics Observatory da NASA. No entanto, a chuva nessas imagens é muitas vezes obscurecida por material mais quente. Imagens alternativas tiradas pelo Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS), um satélite de observação solar da NASA, mostram a chuva com mais clareza, mas só podem capturar um campo de visão limitado. Um conjunto de imagens Goldilocks é necessário nos altos números de AIA com a resolução nítida de IRIS.
Para resolver isso, o pesquisador Luke McMullan, da Northumbria University, treinou um algoritmo de machine learning de IA para estudar as imagens IRIS de alta definição e, em seguida, aprimorar as imagens AIA mais abundantes e de qualidade inferior, criando ‘deepfakes’ que permitirão aos astrônomos entender o quanto coronal chuva cai na atmosfera do Sol e, posteriormente, resolve o mistério de sua camada de calor incomum.
“Estamos vivendo uma era de ouro para a pesquisa solar”, disse Luke McMullan, pesquisador principal do projeto. “Não apenas estamos obtendo acesso a mais imagens de alta resolução da atmosfera solar do que nunca, mas o rápido desenvolvimento e implementação de técnicas de machine learning em conjunto com essas observações nos permitem encontrar respostas para problemas que perseguiram a comunidade por décadas. Prevemos essa colaboração entre observações e machine learning apenas para se aprofundar e se tornar uma ferramenta básica em nosso arsenal científico.”
Publicado em 09/07/2023 01h28
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