Yeni Yapay Zekâ Modeli Tarafından Ortaya Çıkartılan, Güneş Atmosferindeki Gizli Türbülans

Güneş'in atmosferinde meydana gelen gizli türbülans, yeni geliştirilen bir yapay zekâ modeli tarafından ortaya çıkarıldı.

Yalnızca güneş fotosferinin yüzeyinden toplanan sıcaklık ve dikey hareket verilerini besleyen AI modeli, yüzeyin altındaki türbülanslı yatay hareketi doğru bir şekilde tanımlayabilir. Bu, güneş konveksiyonunu, Güneş'ten püsküren patlamaları ve jetleri oluşturan süreçleri daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir.

Japonya Ulusal Astronomi Gözlemevi'nden astronom Ryohtaroh Ishikawa liderliğindeki bir araştırma ekibi, "Sıcaklığın ve dikey hızın uzamsal dağılımlarını kullanarak yatay hızın uzamsal dağılımını tahmin etmek için yeni bir evrişimsel sinir ağı geliştirdik" diye yazdı.

"Bu, uzamsal olarak yayılmış özelliklerin ve konsantre özelliklerin verimli bir şekilde algılanmasına yol açtı. Ağımız, önceki çalışmalarda bildirilenlere kıyasla hemen hemen tüm uzamsal ölçeklerde daha yüksek bir performans sergiledi."

Güneş fotosferi, Güneş'in atmosferinin, genellikle yüzeyi olarak adlandırılan bölgesidir. Güneş atmosferinin en alt tabakasıdır ve güneş lekeleri, güneş patlamaları ve koronal kütle püskürmeleri gibi güneş aktivitelerinin başladığı bölgedir.

Yakından bakarsanız, fotosferin yüzeyi tek tip değildir. Kalabalık, ortası daha açık, kenarlara doğru koyu renkli bölümlerle kaplıdır. Bunlara granül denir ve güneş plazmasındaki konveksiyon hücrelerinin tepeleridir. Sıcak plazma ortada yükselir ve sonra dışa doğru hareket edip soğudukça kenarlardan aşağı iner.

Bu hücreleri gözlemlediğimizde, Doppler etkisi ile hareketlerinin yanı sıra sıcaklıklarını da ölçebiliriz, ancak yatay hareket doğrudan algılanamaz. Bununla birlikte, bu hücrelerdeki daha küçük ölçekli akışlar, diğer güneş olaylarını tetiklemek için güneş manyetik alanlarıyla etkileşime girebilir. Ek olarak, türbülansın güneş koronasını ısıtmada da rol oynadığı düşünülüyor, bu nedenle bilim insanları plazmanın fotosferde tam olarak nasıl davrandığını anlamaya hevesliler.

Ishikawa ve ekibi, plazma türbülansının sayısal simülasyonlarını geliştirdi ve sinir ağlarını eğitmek için üç farklı simülasyon verisi seti kullandı. Yapay zekanın, yalnızca sıcaklık ve dikey akış verilerine dayanarak, gerçek Güneş'te tespit edilemeyecek olan yatay akışları doğru bir şekilde tanımlayabildiğini buldular.

Ancak, sinir ağının biraz ince ayara ihtiyacı var. Büyük ölçekli akışları tespit edebilse de AI daha küçük özellikleri seçmekte sorun yaşadı. Araştırmacılar, küçük ölçekli türbülansın doğruluğu bazı hesaplamalar için çok önemli olduğundan, bunun çözülmesinin yazılımlarını geliştirmede bir sonraki adım olması gerektiğini söyledi.

Üç konveksiyon modelinin sonuçlarını karşılaştırarak, tutarlılık spektrumundaki hızlı düşüşün, dikey hızların güç spektrumlarının zirveleri ile karakterize edilen enerji enjeksiyon ölçeklerinden daha düşük ölçeklerde meydana geldiğini gözlemlediler.

Araştırmacılar, gelecekte kullanım için bir başka önemli uygulama olan füzyon plazmalarındaki türbülansın daha iyi anlaşılmasına yardımcı olmak için yazılımlarını geliştiriyorlar.

Araştırma, Astronomy & Astrophysics dergisinde yayınlandı.