Distribuição da nuvem mapeada pela PlanetNet em seis conjuntos de dados sobrepostos. A característica de região tempestuosa (azul) ocorre nas proximidades de tempestades escuras (roxo / verde) em contraste com as regiões não perturbadas (vermelho / laranja). A área coberta pelo sistema de múltiplas tempestades é equivalente a cerca de 70% da superfície da Terra. Crédito:Dr. Ingo Waldmann, University College London
Uma abordagem de 'aprendizado profundo' para detectar tempestades em Saturno é definida para transformar nossa compreensão das atmosferas planetárias, de acordo com pesquisadores da UCL e da Universidade do Arizona.
A nova técnica, chamado PlanetNet, identifica e mapeia os componentes e recursos em regiões turbulentas da atmosfera de Saturno, dando insights sobre os processos que os impulsionam.
Um estudo, publicado hoje em Astronomia da Natureza , fornece resultados da primeira demonstração do algoritmo PlanetNet, que mostra claramente as vastas regiões afetadas por tempestades, e que as nuvens escuras de tempestade de Saturno contêm material varrido da atmosfera inferior por fortes ventos verticais.
Desenvolvido por pesquisadores da UCL e da Universidade do Arizona, A PlanetNet foi treinada e testada usando dados infravermelhos do instrumento Visible and Infrared Mapping Spectrometer (VIMS) da Cassini, uma missão conjunta entre a NASA, a Agência Espacial Europeia, e a Agência Espacial Italiana.
Um conjunto de dados contendo vários, as tempestades adjacentes observadas em Saturno em fevereiro de 2008 foram escolhidas para fornecer uma gama de recursos atmosféricos complexos para desafiar as capacidades da PlanetNet.
A análise anterior do conjunto de dados indicou uma detecção rara de amônia na atmosfera de Saturno, na forma de uma nuvem em forma de S.
Estas imagens de uma tempestade na atmosfera de Saturno foram obtidas com a câmera grande angular da sonda Cassini em 4 de março, 2008, a uma distância de aproximadamente 1,3 milhão de quilômetros (800, 000 milhas) de Saturno. A escala da imagem é de 74 quilômetros (46 milhas) por pixel. Crédito:NASA / JPL / Space Science Institute.
O mapa produzido pela PlanetNet mostra que esse recurso é uma parte importante de uma ressurgência muito maior de nuvens de gelo de amônia em torno de uma tempestade escura central. A PlanetNet identifica uma ressurgência semelhante em torno de outra pequena tempestade, sugerindo que tais recursos são bastante comuns.
O mapa também mostra diferenças pronunciadas entre o centro das tempestades e as áreas circundantes, indicando que o olho dá uma visão clara do aquecedor, atmosfera profunda.
"Missões como a Cassini reúnem enormes quantidades de dados, mas as técnicas clássicas de análise têm desvantagens, tanto na precisão das informações que podem ser extraídas quanto no tempo que levam para serem executadas. O aprendizado profundo permite o reconhecimento de padrões em diversos, vários conjuntos de dados, "disse o Dr. Ingo Waldmann (UCL Física e Astronomia), autor principal e Diretor Adjunto do Centro de Dados de Exoplanetas e Espaciais da UCL.
"Isso nos dá o potencial de analisar fenômenos atmosféricos em grandes áreas e de diferentes ângulos de visão, e fazer novas associações entre a forma das características e as propriedades químicas e físicas que as criam. "
Inicialmente, A PlanetNet pesquisa os dados em busca de sinais de agrupamento na estrutura da nuvem e na composição do gás. Para áreas de interesse, ele apara os dados para remover incertezas nas bordas e executa uma análise paralela das propriedades espectrais e espaciais. Recombinando os dois fluxos de dados, A PlanetNet cria um mapa que apresenta de forma rápida e precisa os principais componentes das tempestades de Saturno com uma precisão sem precedentes.
A precisão da PlanetNet foi validada em dados da Cassini não incluídos na fase de treinamento. Todo o conjunto de dados também foi girado e reamostrado para criar dados "sintéticos" para testes posteriores. A PlanetNet alcançou mais de 90% de precisão de classificação em ambos os casos de teste.
"A PlanetNet nos permite analisar volumes muito maiores de dados, e isso dá uma ideia da dinâmica em grande escala de Saturno, "disse a Professora Caitlin Griffith (Universidade do Arizona), quem é o co-autor deste artigo. "Os resultados revelam características atmosféricas que não foram detectadas anteriormente. O PlanetNet pode ser facilmente adaptado a outros conjuntos de dados e planetas, tornando-o uma ferramenta potencial inestimável para muitas missões futuras. "
