Generation of Synthetic Solar Images with GANs
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/190670
Realitzat a/ambInstituto de Astrofìsica de Canarias
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2020-01-31
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This works presents an alternative solution to the already existing physical simulations for the Sun's photosphere which are used to output a single tex- ture image from the Sun's surface. This simulations are slow and require huge computational power, a cheaper alternative in time and resources is introduced. Architectures for a Generative Adversarial Network and a Variational Au- toeconder are considered and trained in the generation of small image tiles (128x128px) that resemble the surface of the Sun around an area of approxi- mately 2:62 107km2 which with the proposed method can be composed into an image of arbitrarily any size given enough tiles. Di erent architectures along with ne tuning is used to obtain the best net- work possible in both cases. Their results are compared, but the Generative Adversarial Network shows a powerful improvement on the generation of said tiles compared to the Variational Autoencoder. Lastly some methodologies for stitching together the generated tiles are pre- sented including a technique that uses a Genetic Algorithm approach to modify the generated tiles.
MatèriesArtificial intelligence, Genetic algorithms, Astrophysics, Intel·ligència artificial, Algorismes genètics, Astrofísica
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
148692.pdf | 10,35Mb | Visualitza/Obre |