นักดาราศาสตร์พบการปล่อยรังสีเอกซ์จากดาวยูเรนัสเป็นครั้งแรก ทีมนานาชาติซึ่งนำโดยวิลเลียม ดันน์จาก ในสหราชอาณาจักร ได้ค้นพบสัญญาณผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่จากหอสังเกตการณ์รังสีเอกซ์จันทราของ นาซา การสังเกตสามารถให้คำแนะนำที่สำคัญสำหรับการศึกษารังสีเอกซ์ของดาวยูเรนัสและดาวเนปจูนที่กำลังจะมีขึ้นมีการตรวจพบการปล่อยรังสีเอกซ์จากดาวเคราะห์ส่วนใหญ่ในระบบสุริยะ
และสามารถ
เกิดจากกระบวนการต่างๆ รวมถึงการกระเจิงของโฟตอนรังสีเอกซ์จากดวงอาทิตย์ การชนกันระหว่างพลาสมาและวงแหวนดาวเคราะห์ และแสงออโรร่าเกิดขึ้นเมื่อลมสุริยะทำปฏิกิริยากับชั้นบรรยากาศขั้วโลก อย่างไรก็ตาม จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ หลักฐานการปล่อยรังสีเอกซ์นั้นขาดหายไปจากดาวยักษ์
น้ำแข็งสองดวงในระบบสุริยะ ได้แก่ ดาวยูเรนัสและดาวเนปจูน จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยหอสังเกตการณ์รังสีเอกซ์จันทรา ทีม ได้ระบุสัญญาณรังสีเอกซ์ที่ชัดเจน 3 สัญญาณที่มาจากดาวยูเรนัส: ครั้งแรกในปี 2545 และสองวันติดต่อกันในปี 2560 ข้อสังเกตเหล่านี้น่าสนใจอย่างยิ่งเนื่องจาก
ดาวเคราะห์ดวงนี้ การวางแนวที่ไม่ซ้ำใคร ซึ่งแตกต่างจากดาวเคราะห์ดวงอื่นๆ ในระบบสุริยะ แกนหมุนของดาวยูเรนัสนั้นวางขนานกับระนาบการโคจรของมัน และสนามแม่เหล็กของดาวเคราะห์มีความเอียงอย่างมากเมื่อเทียบกับแกนหมุนของมัน สนามแม่เหล็กจะพลาดศูนย์กลางของดาวเคราะห์ประมาณหนึ่ง
ในสามของรัศมี ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนการกำหนดค่าที่ผิดปกตินี้สร้างความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างแมกนีโตสเฟียร์ของดาวยูเรนัสและลมสุริยะ ผลกระทบที่เกิดขึ้นได้รับการตรวจสอบที่ความยาวคลื่นอื่น ๆ แล้ว: ระหว่างปี พ.ศ. 2529 ยานโวเอเจอร์ 2 ตรวจจับกลุ่มแสงออโรร่าเป็นหย่อม ๆ รอบขั้วแม่เหล็ก
ทั้งสอง สามทศวรรษต่อมา กล้องโทรทรรศน์อวกาศฮับเบิลตรวจพบการเปล่งรังสียูเรเนียนออโรร่าที่ซับซ้อนและแปรปรวนตามเวลา ผลลัพธ์เหล่านี้ เมื่อรวมกับกลไกที่เป็นที่รู้จักสำหรับการแผ่รังสีเอกซ์บนดาวเคราะห์ดวงอื่น ทำให้ และเพื่อนร่วมงานสามารถนำเสนอทฤษฎีต่างๆ สำหรับการสังเกตการณ์รังสีเอกซ์
ของพวกเขา
ความแรงของสัญญาณทั้งสามที่ตรวจพบโดยจันทรานั้นแข็งแกร่งกว่าที่คาดไว้ หากสัญญาณเหล่านี้เกิดจากการกระเจิงของรังสีเอกซ์จากดวงอาทิตย์ จากข้อมูลของทีม Dunn นี่อาจหมายความว่าดาวยูเรนัสสะท้อนแสงรังสีเอกซ์ที่ตกกระทบได้ดีกว่าดาวพฤหัสบดีและดาวเสาร์ แต่ก็อาจบอกใบ้ถึงกลไกเพิ่มเติม
บนดาวเคราะห์ด้วย สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงการชนกันของอนุภาคในแสงออโรรา หรือการเรืองแสงในวงแหวนน้ำแข็งสองวงของดาวยูเรนัส ซึ่งเกิดจากการชนกับโปรตอนและอิเล็กตรอนที่อยู่รอบๆ จำเป็นต้องมีการสังเกตการณ์เพิ่มเติมเพื่อจำกัดกลไกที่เป็นไปได้เหล่านี้ และเพื่อระบุตำแหน่งของแหล่งกำเนิด
รังสีเอกซ์บนพื้นผิวยูเรเนียน ทีม หวังว่าสิ่งนี้จะสำเร็จได้จากการสังเกตเชิงลึกกับ อย่างไรก็ตาม การสังเกตการณ์ในอนาคตจะได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมากจากภารกิจที่จะเกิดขึ้น ซึ่งรวมถึงหอดูดาวเอ็กซ์เรย์ และหอสังเกตการณ์รังสีเอกซ์ลิงซ์ ของนาซา ซึ่งทั้งคู่วางแผนเปิดตัวในปี 2030
เมื่อมองไปข้างหน้า มองว่าระบบอัตโนมัติเป็น “สิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไป” ในกล้องจุลทรรศน์รามานแบบคอนโฟคอล “ก่อนหน้านี้ ผู้ใช้ต้องการความเชี่ยวชาญและความรู้ด้านโดเมนจำนวนมากเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากกล้องจุลทรรศน์รามาน สิ่งที่ฉันเห็นในอนาคตคือการย้ายไปสู่การค้นหาที่เปิดใช้งานฐานข้อมูล
ซึ่งให้
ข้อมูลที่มีค่าและข้อมูลเชิงลึกจากระบบที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ที่เชี่ยวชาญและไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ”
ของแนวโน้มที่สามารถปฏิวัติการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ได้ โดยความสนใจเพิ่มขึ้นในหมู่ชุมชนการวิจัยเกี่ยวกับประโยชน์ที่เป็นไปได้ของ AI “ตอนนี้เรากำลังเริ่มที่จะทิ่มแทงขอบของอนาคตนี้”
แมตต์ โจนส์กล่าว เขาคาดว่าจะมีอินเทอร์เฟซประเภทการสนทนามากขึ้น เช่นเดียวกับวิธีการทางภาพ เช่น ความจริงเสมือน ซึ่งจะนำเสนอโครงสร้างทางวิทยาศาสตร์ที่มีรายละเอียดสูงและข้อมูลที่ซับซ้อน
“AI เป็นสถานที่ที่น่าสนใจจริงๆ สำหรับอนาคต” เดรเปอร์ซึ่งตระหนักดีถึงอุปสรรคเช่นกันกล่าวเสริม
“คุณต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก” เขาชี้ให้เห็น “และข้อมูลนั้นต้องมีการติดแท็กอย่างเหมาะสม”แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากไม่มีข้อมูลการฝึกอบรม หรือมีให้ในปริมาณที่จำกัดเท่านั้น แนวคิดหนึ่งคือการสร้างภาพย้อนกลับที่ระบุว่าโมเดลใดโมเดลหนึ่งจะมีลักษณะอย่างไร “ถ้าคุณทำเช่นนั้นหลายครั้งด้วย
พารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน ผสมผสานภาพคงที่และบิดเบือนภาพเพื่อทำให้ภาพสมจริงที่สุดเท่าที่จะทำได้ คุณก็สามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรมได้” “ความท้าทายคือการทำให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ฝึกชุดข้อมูลมากเกินไปเพื่อให้จดจำสิ่งที่คุณสร้างขึ้นซึ่งตรงข้ามกับผลการทดลองจริง”
ข้อมูลสังเคราะห์ที่รวมสัญญาณจำนวนหนึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในการปรับปรุงการรู้จำเสียง ตัวอย่างเช่น โดยระบบการฝึกอบรมเพื่อเอาชนะเสียงพื้นหลัง เช่น เสียงในรถยนต์ และอีกครั้ง เป็นไปได้ว่าความรู้ที่พัฒนาในส่วนงานหนึ่งสามารถถ่ายโอนข้ามโดเมนต่างๆ ได้ .
พลังแห่งการทำนายความสำเร็จในการปรับใช้ AI นั้นต้องการทีมที่มีความสามารถในหลายด้าน: ความเข้าใจในข้อมูล ความรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงรวมถึงวิธีการทางสถิติ และความเชี่ยวชาญในการประมวลผลประสิทธิภาพสูงหรือคลัสเตอร์ แต่รางวัลที่เป็นไปได้ทำให้ความท้าทายนั้นคุ้มค่า
ที่จะเอาชนะและสามารถขยายไปยังพื้นที่อื่น ๆ นอกเหนือจากการวิเคราะห์ผลการทดลอง มีรายงานว่า Google ได้ประหยัดเงินด้วยการใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการใช้งานศูนย์ข้อมูล อัลกอริทึมสามารถแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงานเมื่อเครื่องจักรใกล้จะล้มเหลวและควรเปลี่ยนใหม่
credit : สล็อตเว็บตรง100 / ดูหนังฟรี / 50รับ100
