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Die IRIS-Mission sammelt seit 2013 Daten von verschiedenen Schichten der Sonnenatmosphäre. Der entstehende Datensatz ermöglicht es, unser Verständnis der Physik der Sonne zu vertiefen. Doch dazu müssen die grossen Datenmengen zuerst automatisch charakterisiert und durchsucht werden können. Wir entwickeln Methoden, bei denen Rechner lernen im IRIS-Archiv Muster zu erkennen und den zeitlichen Verlauf der beobachteten Sonneneruptionen zu charakterisieren. Darauf basierend möchten wir das Verständnis und die Prognose von Sonneneruptionen massgebend verbessern.
Die regelmässig auftretenden Eruptionen auf der Sonne können zu Störungen auf der Erde – etwa in Funk- und GPS-Ortungssystemen – aber auch zu Ausfällen in Stromnetzen führen. Bisher versteht die Wissenschaft weder die physikalische Ursache von Sonneneruptionen, noch kann sie diese verlässlich vorhersagen. Weil Sonneneruptionen in vielen verschiedenen komplexen räumlichen und zeitlichen Mustern auftreten, ist die systematische Analyse dieser Phänomene erheblich erschwert.
Das Ziel dieses Projekts ist es, die Physik der Sonne besser zu verstehen und Methoden zu entwickeln, um Sonneneruptionen vorhersagen zu können. Dazu verwenden wir das grosse Datenarchiv, das IRIS (Interface Region Imaging Spectrograph), der neuste Sonnensatellit der NASA, anlegt. Wir erstellen Algorithmen des maschinellen Lernens, welche die Daten hinsichtlich räumlicher und zeitlicher Muster auswerten.
Da Sonneneruptionen zu weitreichenden Beeinträchtigungen auf der Erde führen können, ist ihre Vorhersage von grosser Bedeutung. Sie kann etwa für die Planung von Flügen und für den Betrieb von Satelliten und Stromnetz dienlich sein und so allfällige Eruptionsschäden verkleinern. Überdies können die von uns entwickelten Algorithmen und Bildverarbeitungsmethoden für die Analyse weiterer Datensätze – in der Wissenschaft oder in der Industrie – verwendet werden.