Un enfoque de "aprendizaje profundo" para detectar tormentas en Saturno está configurado para transformar nuestra comprensión de las atmósferas planetarias, de acuerdo con investigadores de la Universidad de Londres y la Universidad de Arizona.
La nueva técnica, llamada PlanetNet, identifica y mapea los componentes y características en regiones turbulentas de la atmósfera de Saturno, dando una idea de los procesos que los impulsan.
Un estudio, publicado hoy en Astronomía de la naturaleza , proporciona resultados de la primera demostración del algoritmo PlanetNet. Los resultados muestran claramente las vastas regiones afectadas por las tormentas y que las nubes de tormenta oscuras contienen material arrastrado desde la atmósfera inferior por fuertes vientos verticales.
Desarrollado por investigadores de la UA y la UCL, PlanetNet fue entrenado y probado usando datos infrarrojos del instrumento Espectrómetro de Mapeo Visible e Infrarrojo en Cassini, una misión conjunta entre la NASA, la Agencia Espacial Europea y la Agencia Espacial Italiana.
Se eligió un conjunto de datos que contiene múltiples tormentas adyacentes observadas en Saturno en febrero de 2008 para proporcionar una gama de características atmosféricas complejas para desafiar las capacidades de PlanetNet.
"PlanetNet nos permite analizar volúmenes de datos mucho más grandes, y esto nos da una idea de la dinámica a gran escala de Saturno", dijo la profesora de UA Caitlin Griffith, coautora del artículo. "Los resultados revelan características atmosféricas que anteriormente eranno detectado. PlanetNet se puede adaptar fácilmente a otros conjuntos de datos y planetas, lo que lo convierte en una herramienta potencial invaluable para muchas misiones futuras ".
El análisis previo del conjunto de datos indicó una rara detección de amoníaco en la atmósfera de Saturno, en forma de una nube en forma de S.
El mapa producido a través de PlanetNet muestra que esta característica es una parte prominente de una corriente de nubes de hielo de amoníaco mucho más grande alrededor de una tormenta oscura central. PlanetNet identifica una corriente ascendente similar alrededor de otra pequeña tormenta, lo que sugiere que tales características son bastante comunes.
El mapa también muestra diferencias pronunciadas entre el centro de las tormentas y las áreas circundantes, lo que indica que el ojo ofrece una visión clara de la atmósfera más cálida y profunda.
"Misiones como Cassini recopilan enormes cantidades de datos, pero las técnicas clásicas para el análisis tienen inconvenientes, ya sea en la precisión de la información que se puede extraer o en el tiempo que tardan en realizarse. El aprendizaje profundo permite el reconocimiento de patrones en diversos y múltiples conjuntos de datos", dijo Ingo Waldmann, autor principal y subdirector del Centro UCL para datos espaciales y de exoplanetas.
"Esto nos da el potencial de analizar fenómenos atmosféricos en grandes áreas y desde diferentes ángulos de visión, y hacer nuevas asociaciones entre la forma de las características y las propiedades químicas y físicas que las crean", dijo.
Inicialmente, PlanetNet busca en los datos signos de agrupamiento en la estructura de la nube y la composición del gas. Para las áreas de interés, recorta los datos para eliminar las incertidumbres en los bordes y ejecuta un análisis paralelo de las propiedades espectrales y espaciales.flujos de datos, PlanetNet crea un mapa que presenta de forma rápida y precisa los principales componentes de las tormentas de Saturno con una precisión sin precedentes.
La precisión de PlanetNet se ha validado en los datos de Cassini no incluidos en la fase de entrenamiento. Todo el conjunto de datos también se ha rotado y re-muestreado para crear datos sintéticos para pruebas adicionales. PlanetNet ha logrado más del 90 por ciento de precisión de clasificación en ambos casos de prueba.
El proyecto recibió fondos del Consejo Europeo de Investigación y del Consejo de Financiación de Ciencia y Tecnología.
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Materiales proporcionados por Universidad de Arizona . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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