ИИ проливает новый свет на экзопланеты
Сравнение решения из рассеивающего PINN с более точным PINN с фиксированными параметрами. Автор: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2024). DOI: 10.1093/mnras/stae1872
Исследователи из Университета Людвига-Максимилиана, исследовательского центра ORIGINS Excellence Cluster, Института внеземной физики Общества Макса Планка (MPE) и Лаборатории науки о данных ORIGINS (ODSL) совершили важный прорыв в анализе атмосфер экзопланет.
Рассе́яние све́та — рассеяние электромагнитных волн видимого диапазона при их взаимодействии с веществом. При этом происходит изменение пространственного распределения, частоты, поляризации оптического излучения, хотя часто под рассеянием понимается только преобразование углового распределения светового потока.
Пусть
ω
{\displaystyle \omega }
и
ω
′
{\displaystyle \omega ^{\prime }}
— частоты падающего и рассеянного света соответственно. Тогда
Если
ω
=
ω
′
{\displaystyle \omega =\omega ^{\prime }}
— упругое рассеяние
Если
ω
≠
ω
′
{\displaystyle \omega \neq \omega ^{\prime }}
— неупругое рассеяние
ω
>
ω
′
{\displaystyle \omega >\omega ^{\prime }}
— стоксово рассеяние
ω
<
ω
′
{\displaystyle \omega <\omega ^{\prime }}
— антистоксово рассеяние
Рассеиваемый свет даёт информацию о структуре и динамике материала. Википедия
Этот метод открывает новые возможности для анализа атмосфер экзопланет, особенно с учетом влияния облаков, и может значительно улучшить наше понимание этих далеких миров.
Работа опубликована в «Ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества».
Когда далекие экзопланеты проходят перед своей звездой, они блокируют небольшую часть звездного света, в то время как еще меньшая часть проникает в планетарную атмосферу. Это взаимодействие приводит к изменениям в спектре света, которые отражают свойства атмосферы, такие как химический состав, температура и облачный покров.
Однако для анализа этих измеренных спектров ученым требуются модели, способные вычислять миллионы синтетических спектров за короткое время. Только путем последующего сравнения рассчитанных спектров с измеренными мы получаем информацию о составе атмосферы наблюдаемых экзопланет.
Более того, новые подробные наблюдения, полученные с помощью космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST), требуют создания столь же подробных и сложных атмосферных моделей.
Быстрое решение сложных уравнений благодаря ИИ
Ключевым аспектом исследования экзопланет является рассеяние света в атмосфере, в частности, рассеивание облаками. Предыдущие модели не могли удовлетворительно уловить это рассеяние, что приводило к неточностям в спектральном анализе.
Нейронные сети, основанные на физике, дают здесь решающее преимущество, поскольку они способны эффективно решать сложные уравнения. В только что опубликованном исследовании исследователи обучили две такие сети. Первая модель, которая была разработана без учета рассеяния света, продемонстрировала впечатляющую точность с относительными ошибками в основном менее 1%.
Вторая модель включала приближения так называемого рэлеевского рассеяния — того же эффекта, который заставляет небо казаться голубым на Земле. Хотя эти приближения требуют дальнейшего улучшения, нейронная сеть смогла решить сложное уравнение, что представляет собой важный шаг вперед.
Междисциплинарное сотрудничество
Эти новые результаты стали возможны благодаря уникальному междисциплинарному сотрудничеству между физиками из Мюнхенского университета имени Людвига-Максимилиана, кластера передового опыта ORIGINS, Института внеземной физики Общества Макса Планка (MPE) и Лаборатории науки о данных ORIGINS (ODSL), которая специализируется на разработке новых методов в физике на основе искусственного интеллекта.
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Википедия
Читайте также:Nvidia: «Мы не получали повестку от Минюста США»Министерство юстиции США вызвало Nvidia в рамках антимонопольного расследования в сфере ИИMicrosoft добавит в Windows 11 функцию сканирования ИИ аудио- и видеофайлов«ИИ придет ко всем нам»: Дженнифер Хейл критикует технологии на фоне игровых забастовокИИ создает Doom на собственном игровом движке
«В будущем мы хотим еще больше расширить наше междисциплинарное сотрудничество, чтобы с большей точностью моделировать рассеяние света облаками и, таким образом, в полной мере использовать потенциал нейронных сетей».
Больше информации: David Dahlbüdding et al, Approximating Rayleigh scattering in exoplanetary atmospheres using physics-informed neural networks, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2024). DOI: 10.1093/mnras/stae1872
0 комментариев