Детектирование затухающих изгибных колебаний солнечных корональных петель с использованием нейросетей

Поперечные колебания солнечных корональных петель, обычно называемые изгибными (kink) колебаниями, являются одним из наиболее изучаемых колебательных явлений в солнечной короне. Изгибные осцилляции стали популярным инструментом МГД-сейсмологии корональной плазмы, так как они позволяют производить уникальную диагностику абсолютного значения магнитного поля в осциллирующей петле и дают информацию о поперечном профиле плотности плазмы, стратификации плотности и вариации альфвеновской скорости вдоль петли. Однако в данный момент не существует алгоритмов автоматического их детектирования, поэтому отбор событий для анализа проводится в ручном режиме, что затратно по времени в контексте набора большого количества данных для статистического анализа. В данной работе мы используем ультрафиолетовые снимки Солнца, полученные прибором Atmospheric Imaging Assembly на борту the Solar Dynamics Observatory (AIA/SDO). На основе этих данных и уже существующих каталогов изгибных колебаний обучается нейросеть ResNet-18. В докладе будут представлены результаты обучения, которые уже на начальном этапе дают достаточно хороший результат, а именно точность предсказания колебаний на тестовых данных равна 88%.