NASA научило ИИ замечать будущие активные области на Солнце за 12 часов
Модель COFFIES ищет слабые изменения акустических волн и магнитного поля до появления солнечных пятен. Для оперативных прогнозов систему ещё предстоит проверить на большем числе событий.
Исследователи NASA COFFIES разработали модель машинного обучения, способную предсказывать появление активных областей на Солнце за срок до 12 часов до того, как они станут видны на его поверхности. Такие области связаны с солнечными пятнами и служат основными источниками сильных явлений космической погоды — вспышек и корональных выбросов массы.
Модель анализирует данные обсерватории Solar Dynamics Observatory и использует вычислительные ресурсы NASA Ames. Её задача — обнаруживать косвенные признаки формирующейся активной области: небольшие изменения магнитного поля и снижение мощности акустических волн, возникающие, когда магнитные структуры поднимаются из солнечных недр.
Для этого команда применила архитектуру sliding-window transformer. Она обрабатывает длинные последовательности наблюдений, перемещая по ним окно фиксированного размера: модель концентрируется на свежих данных, не теряя более общий контекст. По данным NASA, такой подход позволяет оценивать и примерное место будущего появления солнечных пятен.
Сейчас прогнозы космической погоды, используемые Центром прогнозирования космической погоды NOAA и ВВС США, строятся по активным областям, уже наблюдаемым на Солнце. Новая система предназначена для более раннего обнаружения, однако в NASA отдельно уточняют: к оперативному прогнозированию в реальном времени она пока не готова. Следующим этапом станет проверка метода на большем количестве известных солнечных событий и его настройка.
Сильные солнечные вспышки и корональные выбросы массы могут создавать потоки высокоэнергетического излучения и заряженных частиц, угрожающие астронавтам, спутникам и радиосвязи на Земле. Работа команды COFFIES опубликована в Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.