Ученые из Университета Аризоны вместе с британскими коллегами создали алгоритм обработки атмосферных данных PlanetNet, который прошел первое большое тестирование, проанализировав данные, собранные аппаратом «Кассини» по большому шторму на Сатурне в 2008 году. Снимок шторма на общем плане сделан с расстояния 1,3 млн км, масштаб изображения – 74 километра на пиксель. Программа использует алгоритм «глубокого обучения».
- Такие миссии, как «Кассини», собирают огромные объемы данных, но у классических методов анализа есть недостатки, как в точности извлекаемой информации, так и во времени, которое затрачивается на выполнение операций, - сказал один из авторов исследования Инго Вальдманн. – «Глубокое обучение» позволяет распознавать шаблоны в разнообразных множественных наборах данных. Это дает нам возможность анализировать атмосферные явления на больших площадях с разных углов обзора, а также создавать связи между формой объектов, химическими и физическими факторами, которые их формируют.
Алгоритм ищет признаки кластеризации в структуре облаков и атмосфере, а затем формирует точные карты распределения. В исследуемой области использовался набор данных «Кассини», который наблюдал за системой ураганов на Сатурне. В совокупности их различные компоненты покрывают площадь, эквивалентную примерно 70 процентам поверхности Земли. Программа позволила на ином уровне детализации понять механизмы образования ураганов на Сатурне. Например, аммиачные всплески сопровождают штормовые области – аммиак поднимается из нижних слоев атмосферы.
Авторы исследования считают, что их программа показала применимость к разным атмосферам для разбора их динамики.
Источник: dx.doi.org