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人工智能生成的同一日冕雨的deepfake圖像，分辨率更清晰。家使鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學(xué)觀測站
（神秘的工智貴陽花溪外圍（外圍抖音網(wǎng)紅）外圍vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)地球uux.cn）據(jù)皇家天文學(xué)會（Gurjeet Kahlon）：太陽科學(xué)家正在使用deepfake人工智能圖像來揭開太陽大氣的奧秘。這項研究發(fā)表在本周的像解國家天文學(xué)會議上，是太陽諾森比亞大學(xué)和伯爾尼大學(xué)合作的一部分。
80多年來，氣層太陽物理學(xué)家一直試圖了解太陽大氣上游(日冕)出人意料地比接近表面的科學(xué)層更熱的方式和原因?？茖W(xué)家們已經(jīng)將其縮小到兩個可能的家使原因:通過等離子體中的波耗散或通過磁力線的高能重連來加熱。有證據(jù)表明這兩種情況都在發(fā)生，工智但是像解每個過程對總熱量的貢獻(xiàn)仍然是未知的。
解開這個謎團的太陽貴陽花溪外圍（外圍抖音網(wǎng)紅）外圍vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)關(guān)鍵似乎在于被稱為“日冕雨”的美麗現(xiàn)象——向外投射并落回太陽大氣上游的較冷等離子體環(huán)。識別這種雨對于加深我們對太陽基本熱力學(xué)的氣層理解至關(guān)重要。“雨”似乎只是科學(xué)由磁力線重連產(chǎn)生的。如果科學(xué)家能夠發(fā)現(xiàn)有多少日冕雨落在太陽上，家使他們就可以確定這種意想不到的工智加熱循環(huán)是如何工作的。
為了知道有多少雨，必須從無數(shù)的其他太陽物質(zhì)中分離出來觀察。大多數(shù)對太陽雨的觀測是由美國宇航局太陽動力學(xué)天文臺上的大氣成像組件(AIA)進(jìn)行的。然而，這些圖像中的雨經(jīng)常被較熱的物質(zhì)遮擋。美國宇航局太陽觀測衛(wèi)星接口區(qū)域成像光譜儀(IRIS)拍攝的替代圖像更清楚地顯示了降雨，但只能捕捉有限的視野。在具有虹膜清晰分辨率的大量AIA中，需要一組金發(fā)姑娘圖像。

NASA太陽動力學(xué)天文臺上的大氣成像組件(AIA)拍攝的日冕雨等離子體投影的原始圖像。鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學(xué)觀測站

美國宇航局太陽動力學(xué)天文臺上的大氣成像組件(AIA)拍攝的日冕雨圈的原始圖像，顯示了較熱物質(zhì)造成的模糊。鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學(xué)觀測站

AI在研究了一組來自IRIS的更高分辨率圖像后生成的日冕雨深度假圖像。日冕雨圈更加清晰可見。鳴謝:盧克·麥克馬倫/美國宇航局太陽動力學(xué)觀測站
為了解決這個問題，來自諾森比亞大學(xué)的研究人員盧克·麥克馬倫訓(xùn)練了一種人工智能機器學(xué)習(xí)算法，以研究高清虹膜圖像，然后增強更豐富、質(zhì)量更低的AIA圖像，創(chuàng)建“深度假像”，讓天文學(xué)家了解太陽大氣中有多少冕雨，并隨后解決其不尋常的熱分層之謎。
“我們生活在太陽能研究的黃金時代，”該項目的首席研究員盧克·麥克馬倫說?！拔覀儾粌H獲得了比以往更多的太陽大氣高分辨率圖像，而且機器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和實施與這些觀察相結(jié)合，使我們能夠找到困擾社區(qū)幾十年的問題的答案。我們預(yù)計觀察和機器學(xué)習(xí)之間的這種合作只會越來越深入，并成為我們科學(xué)武庫中的一個主要工具?！?/div>