एआई उत्तरी रोशनी वर्गीकरण और भू-चुंबकीय तूफान पूर्वानुमान को बढ़ाता है | Infinium-tech

उत्तरी रोशनी के वर्गीकरण और अध्ययन में वैज्ञानिकों की सहायता करते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से ऑरोरल अनुसंधान में एक सफलता हासिल की गई है। ध्रुवीय घटनाओं की 700 मिलियन से अधिक छवियों को क्रमबद्ध और लेबल किया गया है, जिससे भू-चुंबकीय तूफानों के बेहतर पूर्वानुमान का मार्ग प्रशस्त हुआ है जो पृथ्वी पर महत्वपूर्ण संचार और सुरक्षा प्रणालियों को बाधित कर सकते हैं। यह वर्गीकरण नासा के THEMIS डेटासेट से उपजा है, जो हर तीन सेकंड में उत्तरी अमेरिका के 23 निगरानी स्टेशनों से ली गई अरोरा की छवियों को रिकॉर्ड करता है। इस प्रगति से पृथ्वी के मैग्नेटोस्फीयर के साथ सौर पवन अंतःक्रिया की समझ में उल्लेखनीय वृद्धि होने की उम्मीद है।

डेटासेट वर्गीकरण और तकनीकें

अनुसार Phys.org की रिपोर्ट के अनुसार, न्यू हैम्पशायर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक अभिनव मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया, जिसने 2008 और 2022 के बीच एकत्र किए गए THEMIS डेटा का विश्लेषण किया। छवियों को छह अलग-अलग श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया था: चाप, फैलाना, असतत, बादल, चंद्रमा, और स्पष्ट/कोई ध्रुवीय प्रकाश नहीं। इसका उद्देश्य व्यापक ऐतिहासिक डेटासेट के भीतर सार्थक अंतर्दृष्टि तक पहुंच में सुधार करना था, जिससे वैज्ञानिकों को डेटा को कुशलतापूर्वक फ़िल्टर और विश्लेषण करने की अनुमति मिल सके।

एप्लाइड इंजीनियरिंग और विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर जेरेमिया जॉनसन ने phys.org को बताया कि विशाल डेटासेट में पृथ्वी के सुरक्षात्मक मैग्नेटोस्फीयर के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी है। इसके पूर्व पैमाने ने शोधकर्ताओं के लिए इसकी क्षमता का प्रभावी ढंग से दोहन करना चुनौतीपूर्ण बना दिया था। यह विकास एक समाधान प्रदान करता है, जो ऑरोनल व्यवहार के तेज़ और अधिक व्यापक अध्ययन को सक्षम बनाता है।

भविष्य के अनुसंधान पर प्रभाव

यह सुझाव दिया गया है कि वर्गीकृत डेटाबेस ऑरोरल डायनामिक्स पर चल रहे और भविष्य के शोध के लिए एक मूलभूत संसाधन के रूप में काम करेगा। अब एक दशक से अधिक डेटा व्यवस्थित होने के साथ, शोधकर्ताओं के पास अंतरिक्ष-मौसम की घटनाओं और पृथ्वी के सिस्टम पर उनके प्रभावों की जांच के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नमूना आकार तक पहुंच है।

अलास्का-फेयरबैंक्स विश्वविद्यालय और नासा के गोडार्ड स्पेस फ्लाइट सेंटर के सहयोगियों ने भी इस परियोजना में योगदान दिया। इस संदर्भ में एआई का उपयोग अंतरिक्ष विज्ञान के क्षेत्र में विशाल डेटासेट द्वारा उत्पन्न चुनौतियों का समाधान करने में प्रौद्योगिकी की बढ़ती भूमिका पर प्रकाश डालता है।