Estimativa de imagens solares soho através de redes neurais artificiais

Astronomy and Astrophysics – Astronomy

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A Rede Neural Artificial (RNA), no âmbito da teoria computacional, constitui uma teoria emergente que, por possuir habilidade em aprender a partir de dados de entrada, encontra diferentes aplicações em diferentes áreas. Um exemplo é a utilização de RNA na caracterização de padrões associados à dinâmica de processos espaço-temporais relacionados a fenômenos físicos não-lineares. Para obter informações sobre o comportamento destes fenômenos físicos utiliza-se, em diversos casos, seqüências de imagens digitalizadas, onde a caracterização de alguns fenômenos espaço-temporais é o procedimento mais viável para descrever a dinâmica das regiões ativas do Sol. Com base em imagens observadas por telescópios a bordo de satélites, estudos de previsão de eventos solares podem ser programados, permitindo prever possíveis efeitos posteriores nas regiões mais próximas da Terra (tempestades geomagnéticas e irregularidades ionosféricas). Neste trabalho avaliamos o desempenho da RNA para estimar padrões espaço-temporais, ou seja, imagens solares em ultravioleta, obtidas através do telescópio a bordo do satélite SOHO. Os resultados mostraram que as RNA conseguem generalizar os padrões de maneira satisfatória sem perder de forma significativa os principais aspectos da configuração global da atmosfera solar, comprovando a eficácia da RNA como ferramenta para esse tipo de aplicação. Portanto, este trabalho comprova a viabilidade de uso desta ferramenta em projetos voltados ao estudo do comportamento solar, em trabalhos do grupo de Física do Meio Interplanetário (FMI) na DAS e em programas desenvolvidos pelo Núcleo de Simulação e Análise de Sistemas Complexos (NUSASC) do Laboratório Associado de Computação e Matemática Aplicada (LAC) do INPE.

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