Maschinelles Lernen verbessert die Erkennung von Sonnenausbrüchen

Sonnenflares sind starke Strahlen von Strahlung, die auf der Sonne auftreten. Wenn so ein Flare passiert, setzt er Röntgenstrahlung frei, die von speziellen Instrumenten im Weltall erfasst werden kann. In diesem Artikel wird erklärt, wie ein Machine-Learning-Modell entwickelt wurde, um die Orte dieser Sonnenflares mithilfe von Daten von einem Gerät namens Coarse Flare Locator (CFL) zu finden, das Teil des STIX-Instruments der Solar Orbiter-Mission ist.

#Was ist die Solar Orbiter-Mission?

Der Solar Orbiter ist eine Weltraummission, die von der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) in Zusammenarbeit mit NASA gestartet wurde. Ziel ist es, die Sonne und ihren Einfluss auf das Sonnensystem zu untersuchen. Die Mission nutzt verschiedene Instrumente, um die Atmosphäre der Sonne, ihre magnetischen Felder und Sonnenflares zu beobachten.

#Die Rolle von STIX

Eines der wichtigsten Instrumente auf dem Solar Orbiter ist das Spektrometer/Teleskop für die Bildgebung von Röntgenstrahlen (STIX). STIX ist dafür ausgelegt, die Röntgenstrahlung von Sonnenflares zu messen. Es verwendet spezielle Detektoren, um die Röntgenphotonen zu zählen, die auf sie treffen. Diese Informationen helfen Wissenschaftlern zu verstehen, wo und wie diese Flares auftreten.

#Wie funktioniert der Coarse Flare Locator?

Der CFL ist ein spezieller Teil von STIX, der hilft festzustellen, wo Sonnenflares auf der Oberfläche der Sonne stattfinden. Wenn ein Röntgenflare auftritt, wirft der CFL einen Schatten auf seinen Detektor, indem er ein "H-förmiges" Gitter verwendet. Durch die Messung der beleuchteten Bereiche des Detektors durch die Röntgenstrahlung können wir den Standort des Flares auf der Sonne herausfinden.

#Machine Learning und Sonnenflares

Um die Genauigkeit der Schätzungen der Flares-Standorte zu verbessern, entwickelten die Forscher ein Machine-Learning-Modell. Sie trainierten dieses Modell mit echten Daten, die vom CFL erfasst wurden. Die Idee ist, dass das Modell Muster aus den Daten lernen kann und dann genauere Vorhersagen zu den Standorten der Flares macht als die traditionelle Methode, die derzeit verwendet wird.

#Der Datensatz

Die Forscher verwendeten einen Datensatz mit Beobachtungen von 2150 Sonnenflares, die von STIX zwischen März 2021 und August 2023 aufgezeichnet wurden. Der Datensatz enthält detaillierte Informationen über die Röntgenzählungen, die während verschiedener Flare-Ereignisse erfasst wurden. Jedes Flare-Ereignis ist mit seinem genauen Standort auf der Sonne verknüpft, der aus rekonstruierten Bildern aus den STIX-Daten bestimmt wird.

#Aufbau des Machine-Learning-Modells

Die Forscher wählten einen Modelltyp namens Multi-Layer Perceptron (MLP). Dieses Modell besteht aus drei versteckten Schichten, von denen jede 100 Neuronen hat. Der MLP nimmt eine Reihe von neun Eingabewerten auf, die die Anzahl der Röntgenzählungen vom Detektor enthalten. Die Ausgabe des Modells sind die Koordinaten des Standorts des Flares auf der Sonnenscheibe.

#Training des Modells

Um das Modell zu trainieren, verwendeten die Forscher eine spezielle Technik, um sicherzustellen, dass die Berechnungen, die das Modell durchführt, den Rechenanforderungen des STIX-Instruments entsprechen. Sie wandten eine Methode namens Post-Training-Quantisierung an, die es dem Modell ermöglicht, mit ganzzahligen Berechnungen anstelle von Fliesskommazahlen zu arbeiten. Dieser Schritt ist entscheidend, da die STIX-Verarbeitungseinheit keine Fliesskomma-Berechnungen unterstützt.

#Vergleich mit dem aktuellen Algorithmus

Nach dem Training des MLP verglichen die Forscher dessen Leistung mit dem bestehenden CFL-Algorithmus, der auf einer Nachschlagetabelle basiert, um Flare-Standorte zu bestimmen. Sie fanden heraus, dass das MLP-Modell genauere Vorhersagen für die Flare-Koordinaten lieferte, während es deutlich weniger Parameter verwendete als der aktuelle Algorithmus.

#Ergebnisse des Vergleichs

Die Ergebnisse zeigten, dass die Vorhersagen des MLP für die Flare-Standorte eng mit den tatsächlichen Standorten übereinstimmten, die aus den STIX-Bilddaten bestimmt wurden. Die Forscher zeichneten die geschätzten Koordinaten auf und stellten fest, dass der MLP den CFL-Algorithmus in Bezug auf die Genauigkeit übertraf. Das ist besonders wichtig für Orte, an denen eine Reihe von CFL-Pixeln vollständig vom Gitter-Schatten abgedeckt war. Der CFL-Algorithmus hatte in diesen Fällen Schwierigkeiten, wahrscheinlich aufgrund von Problemen bei der Kreuzkalibrierung.

#Bedeutung genauer Flare-Standorte

Genauere Schätzungen der Flare-Standorte sind aus mehreren Gründen von unschätzbarem Wert. Sie können von anderen Instrumenten auf dem Solar Orbiter für koordinierte Beobachtungen genutzt werden. Diese Schätzungen können auch schnell zur Erde gesendet werden, damit Wissenschaftler die Daten analysieren und Requests für weitere Beobachtungen stellen können. Da die STIX-Daten Wochen zur Verarbeitung benötigen, helfen schnelle Schätzungen den Wissenschaftlern, fast sofort mit ihrer Arbeit zu beginnen.

#Zukünftige Anwendungen

Der Erfolg dieses Machine-Learning-Ansatzes könnte den Weg für zukünftige Fortschritte in Raumwettermissionen ebnen. Wenn das MLP-Modell weiterhin gut abschneidet, könnte es in kommenden Missionen eingesetzt werden, um die solare Aktivität effizienter zu überwachen.

#Fazit

Zusammenfassend stellt die Entwicklung einer Machine-Learning-Methode zur Schätzung von Sonnenflare-Standorten einen bedeutenden Fortschritt dar. Das Modell zeigte eine überlegene Genauigkeit im Vergleich zu bestehenden Methoden, und seine Kompatibilität mit den STIX-Hardwareanforderungen stellt sicher, dass es effektiv im Weltraum arbeiten kann. Während die Forschung fortschreitet, gibt es Potenzial für weitere Verbesserungen und Anwendungen im Bereich der Solarphysik.