走，去給太陽的兩極拍照！AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對太陽進行三維重建 _生活百科

作者：加零
編輯：李寶珠、三羊
科羅拉多州國家大氣研究中心 (NCAR) 的研究人員利用 NeRFs 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將太陽的二維圖像轉(zhuǎn)換成三維重建圖像，首次揭示了太陽的兩極。
極紫外輻射 (EUV, Extreme Ultraviolet) 是指波長在 10~120 nm 范圍的太陽輻射，EUV 在影響近地軌道衛(wèi)星大氣阻力的同時，也會為人類健康帶來威脅，過度暴露于 EUV 輻射會導(dǎo)致視力下降、皮膚曬傷甚至引發(fā)皮膚癌等嚴(yán)重疾病。
預(yù)測 EUV 離不開完整的太陽圖像，然而，目前的 EUV 成像衛(wèi)星只能圍繞太陽赤道（黃道，ecliptic）成像，并不能直接觀測到一些非黃道 (non-ecliptic viewpoints) 部分。加上大氣層的影響，二維圖形無法得到精確的位置映射，有限時間內(nèi)處理大量圖像處理也困難重重，這些阻礙都使得重建太陽的三維幾何結(jié)構(gòu)頗具挑戰(zhàn) 。
為了解決這一難題，科羅拉多州國家大氣研究中心 (NCAR) 的太陽物理學(xué)家 Benoit Tremblay 及其同事利用 NeRFs 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將太陽的二維圖像轉(zhuǎn)換成三維重建圖像，首次揭示了太陽的兩極。對于非黃道觀測點，模型的峰值信噪比為 43.3 dB，平均絕對相對誤差為 0.3% ，提供了一致的太陽三維重建圖像。

人工智能重建了太陽的一個極區(qū)
這個區(qū)域在現(xiàn)實生活中從未被觀察到過
論文地址：https://arxiv.org/abs/2211.14879
實驗過程：太陽三維重建
數(shù)據(jù)集：太陽前向模型圖像
研究人員采用預(yù)測科學(xué)公司 (PSI, Predictive Science Inc) 對太陽日冕的磁流體動力學(xué) (MHD, magneto hydrodynamic) 模擬，估計太陽大氣中等離子體參數(shù)和磁場的全球三維分布。選取 256 張從均勻間隔的觀測點拍攝的 193 年太陽的前向模型圖像，其中黃道上的 32 個觀測點作為訓(xùn)練集，黃道以外緯度的觀測點作為測試集。

訓(xùn)練用的太陽圖像
a：2019-07-02 20:41:08 (UT) 從黃道上拍攝的 193? 太陽的衛(wèi)星圖像；
b：從太陽的三維模型提取的衛(wèi)星視點的模擬圖像；
c：從 3d 模型中提取的 256 個觀測點的位置，顏色編碼表示哪些視點被用于訓(xùn)練集（粉色）和測試集（綠色）。
算法結(jié)構(gòu)：SuNeRF 模型
目的：通過一組訓(xùn)練圖像重建太陽的三維幾何形狀。
方法：利用設(shè)計為模擬體積的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將每個坐標(biāo)點 (x，y，z) 映射到發(fā)射和吸收系數(shù) (ε ， κ) 。
功能：對于每個像素，從總體中采樣光線。
輻射轉(zhuǎn)移原理: 基于輻射轉(zhuǎn)移原理的總強度計算。

SuNeRF 模型架構(gòu)
訓(xùn)練過程：二維圖像的三維重建
對 NeRFs 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行修改，構(gòu)造 SuNeRFs 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行算法訓(xùn)練。
修改 NeRF 模型：調(diào)整 NeRFs 模型以適應(yīng)太陽的物理實際，用發(fā)射和吸收系數(shù)取代 NeRF 模型對密度和顏色的預(yù)測。
發(fā)射和吸收計算：對于每個像素，通過沿射線路徑采樣點來計算總發(fā)射。在每個點 (x, y, z) 預(yù)測發(fā)射和吸收系數(shù) (?, κ)，將 κ 乘以采樣射線距離 (ds) 計算發(fā)射 (I)，將吸收 (A) 定義為 exp(κ * ds) ，在每個點上在 0 和 1 之間進行縮放。

計算總觀測強度：對所有采樣點進行積分，考慮從原點到觀察者的射線路徑上的吸收，使用積分強度值計算總觀測強度 (I_total) 。
【走，去給太陽的兩極拍照！AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對太陽進行三維重建】像素值優(yōu)化：應(yīng)用 asinh 拉伸來優(yōu)化訓(xùn)練的值范圍。
適應(yīng)太陽幾何結(jié)構(gòu)的 NeRF 射線采樣：從距離太陽 [-1.3, 1.3] 太陽半徑范圍內(nèi)采樣射線。

AI 將太陽的二維衛(wèi)星圖像（左）轉(zhuǎn)換成三維重建圖像（中）
并推算出從未見過的太陽極地區(qū)（右）的過程
使用約 30 個 epochs，批處理大小 (batchsize) 為 8096 射線，在 NVIDIA A100 GPU 上訓(xùn)練了約 19 小時。采用了 Rumelhart 等人于 1986 年提出的反向傳播算法，使用了自適應(yīng)矩估計（Adam）優(yōu)化器（Kingma 和 Ba，2015），學(xué)習(xí)率 lr = 5 × 10^-4，并以均方誤差（MSE）作為損失函數(shù) 。
實驗結(jié)果：高準(zhǔn)確度三維重建
通過對五個具有不同初始化的 SuNeRFs 進行集成擬合，并計算輸出的標(biāo)準(zhǔn)偏差來估計模型的不確定性。
質(zhì)量評估：圖 (a) 展示了模擬中每個視點的峰值信噪比 (PSNR) 和結(jié)構(gòu)相似性 (SSIM) 。SuNeRFs 提供了高質(zhì)量的結(jié)果，最小 SSIM 為 0.97 。接近黃道面的點顯示最小誤差，而隨著緯度增加，誤差逐漸增加，符合訓(xùn)練-測試拆分的預(yù)期。
模型比較：圖 (b) 將模型與基線方法進行了比較。在較高緯度，簡單的重投影顯示出偽影和與真實情況較大的偏差，而 SuNeRF 模型呈現(xiàn)幾乎相同的圖像。差異圖顯示主要錯誤發(fā)生在太陽邊緣附近和邊緣區(qū)域，這也反映在不確定性圖中。需要注意的是，重投影方法無法處理邊緣區(qū)域。

對 SuNeRF 進行評估
a) 在 256 個視點評估的 PSNR 和 SSIM ，由相應(yīng)緯度和經(jīng)度的點表示。顏色表示重建的質(zhì)量，較大的數(shù)值表示與地面事實更好的一致性。± 7 緯度的紅色虛線標(biāo)志著訓(xùn)練和測試觀點之間的分離；
(b) 在不同緯度對基線方法（球面重投影；第一行）、模擬數(shù)據(jù)（地面真實度；第二行）和 SuNeRF 重建（第三行）進行定性比較。差異圖（第四行）確定了我們的方法偏離地面真理的區(qū)域。不確定性估計（第五行）與誤差一致。
下表總結(jié)了在整個測試集上的定量評估結(jié)果，SuNeRF 模型在很大程度上優(yōu)于基線方法，并且沒有出現(xiàn)過度或低估的跡象，對太陽的三維重建準(zhǔn)確度高。

夸父：中國人的「追日」夢想
太陽，是與我們關(guān)系最密切的一顆恒星，也是唯一一顆可以詳細(xì)研究的恒星。它為我們帶來了光明和溫暖，同時也對地球產(chǎn)生了重大影響。所以，人們多年來從未停止探尋太陽的奧秘，「追風(fēng)逐日」也一直是中國科研人員的夢想。
2021 年發(fā)射的羲和號可以稱為我國探日工程的探路者，而夸父一號 (ASO-S) 則是觀察太陽的多面手，它可以從紫外線、可見光和 X 射線波段等對太陽進行觀測。我國發(fā)射的兩顆探日衛(wèi)星各有側(cè)重，將共同提升我國在世界太陽物理研究領(lǐng)域的影響力，成為我國科學(xué)家「追日」的最強搭檔。
作為我國綜合性太陽探測專用衛(wèi)星，夸父一號實現(xiàn)了 3 個首次：
1.首次以「一磁兩暴」作為科學(xué)目標(biāo)并配置相應(yīng)的載荷組合
2.首次在一顆衛(wèi)星平臺上對全日面矢量磁場、太陽耀斑非熱輻射成像、日冕物質(zhì)拋射的日面形成以及日冕傳播同時進行觀測
3.首次在萊曼阿爾法波段實現(xiàn)全日面和日冕同時觀測
如果說日趨成熟的 AI 技術(shù)是一張拉滿蓄力的弓，人類豐富的求知欲就是一只箭，飛向神秘的深空。
參考資料：
https://ml4physicalsciences.github.io/2022/files/NeurIPS_ML4PS_2022_170.pdf
https://www.cas.cn/cm/202103/t20210316_4781101.shtml

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