Des chercheurs de l’UNH utilisent l’intelligence artificielle pour classer les images d’aurores

Une avancée significative dans la recherche sur les aurores #

Les aurores boréales, souvent considérées comme des merveilles célestes, fascinent les chercheurs depuis des décennies. Cependant, elles ne sont pas seulement un spectacle visuel ; elles ont également un impact significatif sur les communications et la sécurité sur Terre. Les chercheurs de l’Université du New Hampshire (UNH) ont récemment fait un bond en avant en utilisant l’intelligence artificielle pour organiser une vaste base de données d’images d’aurores, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de ces phénomènes.

Cette initiative a été mise en lumière dans la revue Journal of Geophysical Research. En utilisant des outils avancés d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, l’équipe a traité plus de 706 millions d’images d’aurores capturées par la mission THEMIS de la NASA. La mission THEMIS, qui utilise des jumeaux de satellites, observe le ciel nocturne toutes les trois secondes et fournit une vue sans précédent de l’activité aurorale.

Un algorithme innovant pour une analyse efficace #

Pour surmonter les défis posés par la taille colossale de cette base de données, les chercheurs ont conçu un algorithme capable de trier et d’annoter les images d’aurores. Cet algorithme a classé les images en six groupes distincts : arc, diffus, discret, nuageux, lune et clair/sans aurore. Cette classification systématique permet aux scientifiques de filtrer et d’analyser plus facilement les données.

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Jeremiah Johnson, professeur associé d’ingénierie appliquée et auteur principal de l’étude, a souligné que « la base de données ainsi étiquetée pourrait offrir de nouvelles perspectives sur la dynamique des aurores ». L’objectif initial était de rendre l’immense quantité de données historiques plus accessible aux chercheurs pour des études futures.

Implications pour la science et la société #

Cette recherche ne se limite pas à l’organisation de données ; elle ouvre également la voie à de nouvelles découvertes sur l’évolution des phénomènes auroraux. En comprenant mieux comment les aurores réagissent aux événements solaires, les scientifiques peuvent améliorer les prévisions de tempêtes géomagnétiques. Cela est crucial, car ces tempêtes peuvent perturber les communications et affecter les infrastructures sur Terre.

Le travail de l’UNH représente un pas en avant vers une meilleure prévision des événements solaires et de leurs conséquences. Une meilleure compréhension des aurores pourrait également enrichir notre appréciation de ces spectacles naturels et de leur impact sur notre environnement.

• Développement d’un algorithme pour classer des millions d’images
• Amélioration de la compréhension des interactions entre le vent solaire et la magnétosphère
• Facilitation des recherches futures sur les phénomènes auroraux
• Impact potentiel sur les prévisions de tempêtes géomagnétiques

« Jusqu’à présent, la taille énorme de ce jeu de données limitait notre capacité à l’utiliser efficacement. » – Jeremiah Johnson

En somme, les efforts des chercheurs de l’UNH pour exploiter l’intelligence artificielle dans l’organisation des données sur les aurores représentent une avancée majeure. Ce projet pourrait non seulement améliorer la recherche scientifique, mais aussi avoir des répercussions sur la société en général, en aidant à mieux comprendre et à anticiper les effets des événements solaires.