Jupiter's Magnetic Field Reconstructions Using Neural Networks

Core Concepts

Juno mission data used to reconstruct Jupiter's magnetic field with physics-informed neural networks.

Abstract

Key Points:

• Two reconstructions of Jupiter’s magnetic field using physics informed neural networks: PINN33 and PINN50.
• Clearer images at depth compared to spherical harmonic methods.
• Dynamo inferred at a fractional radius of 0.8.

Abstract:

• Magnetic sounding from Juno mission data provides insights into Jupiter's interior.
• New reconstructions based on physics-informed neural networks offer clearer images of the internal magnetic field.

Introduction:

• Juno mission revolutionizes understanding of Jupiter's interior through gravity and magnetic measurements.
• New reconstructions highlight local features like the Great Blue Spot.

Data:

• Vector magnetic field data from Juno's first 50 perijoves used for reconstructions.
• Measurements within planetocentric spherical radius r ≤ 4.0RJ utilized.

Method:

• Physics informed neural networks (PINNs) used for spatial representation constrained by data and physical laws.
• Models based on first 33 and 50 orbits created, showing stability in downwards continuation.

Results and Discussion:

• Comparison of models with Juno data shows similar fit but clearer images at depth with PINNs.
• Dynamo boundary estimated at a fractional radius of 0.8RJ.

Concluding Remarks:

• Meshless method offers noise reduction in reconstructed field at depth, aiding in understanding secular changes near the dynamo region.

Stats

PINN33とPINN50に基づくモデルは、ジュノのデータと類似した再構築を提供します。
ダイナモ境界は、約0.8RJの分率で推定されます。

Quotes

Key Insights Distilled From

Reconstructions of Jupiter's magnetic field using physics informed neural networks

by Philip W. Li... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07507.pdf

Deeper Inquiries

外部磁場を考慮したPINNモデルと比較して、内部磁場の再構築においてどのような利点がありますか？

物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を使用して外部磁場を考慮しながらジュピターの内部磁場を再構築することにはいくつかの利点があります。まず第一に、従来の球面調和関数に基づく手法と比較して、PINNは局所的な構造を解決できるため、地下深くまで安定した結果を提供します。これにより、小さなスケールでのノイズが増幅される問題から解放されます。また、球面調和関数では全体的な解しか表現できないのに対し、PINNはローカルおよびグローバルな解を定義するメッシュレス方法です。この特性により、地下深くまで明確な画像が得られるだけでなく、ジュピター表面上でも他の手法と同等以上の再構築精度が実現されます。