Штучний інтелект допоможе точніше прогнозувати космічну погоду
Команда дослідників з IBM і NASA представила Surya — модель штучного інтелекту, яка в перших тестах давала більше часу на попередження про сонячні спалахи та точніше їх класифікувала, ніж сучасні поширені підходи. Навчання на великих архівах спостережень NASA допомогло системі узагальнити досвід минулих подій і використовувати його для прогнозів. Сама модель Surya і супровідний набір даних до неї опублікували у відкритому доступі. Про свої досягнення дослідники розповіли на сайті IBM Research.

Збурення сонячної корони, які впливають на космічну погоду. NASA / SDO, AIA, EVE, and HMI science teams
Як працює нова модель прогнозування?
Surya аналізує карти магнітних полів і знімки Сонця в кількох електромагнітних діапазонах та вчиться передбачати, як зміниться картина найближчим часом — по суті, прогнозує наступний кадр спостереження. Після такого навчання модель легко налаштовують під прикладні задачі: ранні сповіщення, класифікацію сили спалахів чи оцінку випромінювання, використовуючи узгоджені набори даних для перевірки.
Оскільки космічна погода впливає на супутники, навігацію, авіацію, енергосистеми й зв’язок, то довший запас часу та точніший прогноз дозволяють операторам завчасно перейти в безпечні режими та зменшити ризики. За повідомленнями IBM, у перших перевірках Surya давала приблизно дві години випередження (порівняно з близько однією у більшості підходів) і показала помітне зростання точності класифікації. Відкритість моделі спрощує відтворення результатів і впровадження у центрах космічної погоди та телекомунікаціях, для яких збурення Сонця — критичний фактор.
Як ще людство відстежує активність Сонця
🔭 Спостерігати за сонячними плямами та їх поведінкою допомагає найбільший у світі сонячний телескоп.
🌳 За допомогою дерев з архівів Англії та Швейцарії дослідники відтворюють цикли сонячної активності.
📡 А журнали радіомереж Тихого океану нещодавно фіксували короткочасні відключення під час потужних викидів плазми.