p>Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ) сообщает о разработке нейросети, способной идентифицировать корональные дыры — активные области на Солнце, которые приводят к возникновению геомагнитных бурь.

Обычно при составлении точных прогнозов геомагнитных бурь выполняется ручная обработка изображений нашего светила. Это довольно трудоёмкий процесс, который может занимать много времени. Новая технология на основе машинного обучения позволяет сократить время анализа до долей секунд.

В работах приняли участие специалисты кафедры теории вероятностей механико-математического факультета МГУ, а также их коллеги из Кисловодской горной астрономической станции и Технологического института Нью-Джерси.

Авторы исследования предложили новый метод детектирования корональных дыр — модель, которая была обучена на большой выборке изображений Солнца. В основе решения лежит сверхточная нейронная сеть.

«Разработанная модель машинного обучения может обнаруживать активные области (корональные дыры) на уровне, сопоставимом с экспертной оценкой. При этом, в отличие от эксперта, модель не устаёт, не теряет внимание и тратит на один снимок доли секунды: скорость работы модели позволяет анализировать снимки в режиме онлайн», — говорится в публикации МГУ.

Предполагается, что созданная методика поможет в прогнозировании космической погоды. А это даст возможность предупреждать риски, связанные с устойчивостью работы спутниковых и телекоммуникационных систем.