ONLINE STEREO 3D-VISUALIZATION SYSTEM OF THE SOLAR ATMOSPHERE USING DEEP LEARNING

Полезният модел се отнася до система за онлайн стерео 3D-визуализация на слънчевата атмосфера, използваща дълбоко обучение. За определена част от слънчевата атмосфера, данни, постъпващи от наблюдаващите сателити и наземни устройства, не са налични или са налични в частична степен. Полезният модел предвижда симулиране на тази част от слънчевата атмосфера, с цел визуализация на цялата слънчева атмосфера в онлайн стерео 3D среда. За реализиране на симулирането се използва дълбоко обучение, хардуерно реализирано чрез специализирани графични ускорителни карти (graphics processing units - GPUs) и програмируеми логически матрици (field-programmable gate arrays - FPGAs). Системата за онлайн стерео 3D-визуализация на слънчевата атмосфера, както е показано на фиг. 1, получава входна информация през интерфейсния блок за входни данни (1), отнасящи се до слънчевата атмосфера. Тези данни се обработват непрекъснато и в реално време от блок за обучение на невронната мрежа, използващ GРU-хардуер (2) като последният създава и непрестанно подобрява текущия модел на невронната мрежа (3). В същото време FРGА-базираната машина за извод (4) симулира състоянието на цялата слънчева атмосфера на базата на текущия модел на невронната мрежа (3) и информацията, получавана от интерфейсния блок за входни данни (1), отнасящи се до слънчевата атмосфера. Симулираното състояние на цялата слънчева атмосфера постъпва в сървър за генериране на 3D модел на слънчевата атмосфера (5), който е свързан с Интернет. Потребителските работни станции, представляващи персонални устройства с уеб интерфейс (7I...7n), са във връзка със сървъра (5) чрез среда Интернет. Приложението е в онлайн стерео 3D-визуализация на слънчевата атмосфера с цел преподаване на слънчево-земна физика на студенти и докторанти в университетите и институтите. Също така системата е приложима в научно-популярни занимания с ученици. The utility model relates to an online stereo 3D visualization system of the solar atmosphere using deep learning. As for a certain part of the solar atmosphere, the data coming from observation satellites and ground-based devices are not available or are partially available. The utility model provides simulation of this part of the solar atmosphere, in order to visualize the entire solar atmosphere in an online stereo 3D environment. Deep learning is used in order to implement the simulation, as it is hardware implemented through graphics processing units - GPUs (GPUs) and field-programmable gate arrays (