Применение методов машинного обучения для поиска рекуррентных групп солнечных пятен

При изучении солнечной активности важную роль играют солнечные пятна – визуально наблюдаемые области выхода в фотосферу сильных магнитных полей. Одним из препятствий для их изучения является то, что с Земли наблюдается лишь половина поверхности Солнца. В ряде случаев особенно сильная активность, соответствующая большим по площади группам пятен, наблюдается в течение нескольких вращений. Таким образом, непрерывное наблюдение за такими группами оказывается невозможно и возникает задача идентификации долгоживущих (рекуррентных групп солнечных пятен). В настоящее время для решения этой проблемы применяются различные методы анализа данных и машинного обучения. Наиболее полным набором данных для таких исследований является каталог Гринвичской королевской обсерватории, который содержит записи с мая 1874 (в том числе, ряд предположений о том, какие группы являются рекуррентными). В докладе будет представлен один из методов идентификации, результаты, полученные на его основе, а также сравнение с другими подходами.