AI بالعربي – متابعات
تم تحقيق إنجاز في أبحاث الشفق القطبي من خلال الذكاء الاصطناعي، ما يساعد العلماء في تصنيف ودراسة الأضواء الشمالية، حيث تم فرز أكثر من 700 مليون صورة للظواهر الشفقية ووضع علامات عليها، ما يمهد الطريق لتحسين التنبؤ بالعواصف الجيومغناطيسية التي يمكن أن تعطل أنظمة الاتصالات والأمن الحرجة على الأرض.
وينبع التصنيف من مجموعة بيانات THEMIS التابعة لوكالة ناسا، والتي تسجل صورًا للشفق القطبي كل ثلاث ثوانٍ، تم التقاطها من 23 محطة مراقبة في جميع أنحاء أميركا الشمالية، ومن المتوقع أن يعزز هذا التقدم بشكل كبير فهم تفاعلات الرياح الشمسية مع المجال المغناطيسي للأرض.
تصنيف مجموعات البيانات والتقنيات المستخدمة
وفقًا للتقارير المنشورة في phys، طور الباحثون في جامعة نيو هامبشاير خوارزمية مبتكرة للتعلم الآلي قامت بتحليل بيانات THEMIS التي تم جمعها بين عامي 2008 و2022، وتم تصنيف الصور إلى ست فئات مميزة: قوسية، منتشرة، منفصلة، غائمة، قمرية، وواضحة/بدون شفق قطبي، وكان الهدف هو تحسين الوصول إلى رؤى ذات مغزى داخل مجموعة البيانات التاريخية الشاملة، مما يسمح للعلماء بتصفية البيانات وتحليلها بكفاءة.
وصرح جيريميا جونسون، الأستاذ المشارك في الهندسة التطبيقية والعلوم، لـphys أن مجموعة البيانات الضخمة تحتوي على معلومات حاسمة حول الغلاف المغناطيسي الواقي للأرض، وجعل حجمها السابق من الصعب على الباحثين الاستفادة بشكل فعال من إمكاناتها، ويقدم هذا التطور حلًا، ما يتيح دراسات أسرع وأكثر شمولًا لسلوك الشفق القطبي.
التأثير على الأبحاث المستقبلية
وقد اقترح البعض أن تكون قاعدة البيانات المصنفة بمثابة مورد أساسي للأبحاث الجارية والمستقبلية حول ديناميكيات الشفق القطبي، ومع وجود أكثر من عقد من البيانات المنظمة الآن، أصبح لدى الباحثين إمكانية الوصول إلى حجم عينة ذي دلالة إحصائية للتحقيقات في أحداث الطقس الفضائي وتأثيراتها على أنظمة الأرض.
كما ساهم في هذا المشروع متعاونون من جامعة ألاسكا فيربانكس ومركز جودارد لرحلات الفضاء التابع لوكالة ناسا، ويسلط استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا السياق الضوء على الدور المتزايد للتكنولوجيا في معالجة التحديات التي تفرضها مجموعات البيانات الضخمة في مجال علوم الفضاء.
