AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · भौतिकी · arXiv · 2026-10-23

OTProf: डीप लर्निंग द्वारा पुनर्विश्लेषण से प्रकाशीय विक्षोभ ($C_n^2$) के उच्च-रिज़ॉल्यूशन प्रोफ़ाइलों का अनुमान

मूल शीर्षक: OTProf: estimating high-resolution profiles of optical turbulence ($C_n^2$) from reanalysis using deep learning

OTProf एक डीप-लर्निंग विधि है जो मोटे ERA5 पुनर्विश्लेषण डेटा से प्रकाशीय विक्षोभ (Cn²) के उच्च-रिज़ॉल्यूशन ऊर्ध्वाधर प्रोफ़ाइल का अनुमान लगाती है, जो भू-आधारित खगोल विज्ञान और मुक्त-स्थान प्रकाशीय संचार के लिए महत्वपूर्ण हैं। नीदरलैंड में WRF-आधारित Cn² डेटा के विरुद्ध प्रशिक्षित और परीक्षित होने पर, इसने Hufnagel-Valley बेसलाइन की तुलना में ऊर्ध्वाधर संरचना को अधिक सटीकता से पुनरुत्पादित किया तथा फ़्राइड प्राचल और सिंटिलेशन इंडेक्स का अनुमान अधिक सटीकता से लगाया। कैनरी द्वीप समूह में, जहाँ भूभाग काफ़ी भिन्न है, प्रदर्शन गिर गया, और कुछ स्थानीय सिमुलेशनों से पूर्वाग्रह सुधार केवल आंशिक रूप से सहायक रहा, इसलिए डोमेन अनुकूलन पर अधिक काम की आवश्यकता है।

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