Na szczęście sytuacja może się zmienić za sprawą nowego modelu sztucznej inteligencji opracowanego przez badaczy z IBM i NASA. To pierwszy tak zaawansowany system w dziedzinie heliofizyki, który może zrewolucjonizować sposób ochrony przed kosmiczną pogodą.
Model Surya. Pierwszy AI dla heliofizyki
Surya, co w sanskrycie oznacza “Słońce”, to imponujące narzędzie wykorzystujące uczenie maszynowe do analizy aktywności słonecznej. System operuje na 366 milionach parametrów i korzysta z zaawansowanej architektury transformatora wizyjnego z mechanizmem bramkowania widmowego. Rozwój modelu to efekt współpracy między IBM a NASA trwającej od 2023 roku. W ten sposób jest to naturalne rozwinięcie wcześniejszych prac nad rodziną modeli Prithvi analizujących dane geolokalizacyjne Ziemi.
Czytaj także: Maksimum słoneczne nie takie przewidywalne. Co naprawdę dzieje się ze Słońcem?
Najciekawszą cechą Surya wydaje się jej zdolność do samodzielnego uczenia się podstawowych praw fizyki rządzących ewolucją Słońca. Model potrafi rozpoznawać wzorce w aktywności słonecznej i przewidywać przyszłe zachowania naszej gwiazdy bez konieczności wprowadzania przez człowieka dodatkowych danych o rotacji czy innych parametrach.
Dane treningowe z satelity SDO
Podstawą działania Surya są dane zebrane przez satelitę Solar Dynamics Observatory, który od 15 lat nieprzerwanie obserwuje Słońce. Urządzenie wykonuje zdjęcia co 12 sekund w różnych pasmach długości fal, umożliwiając pomiar temperatury różnych warstw gwiazdy. Dane pochodzą z ośmiu kanałów Atmospheric Imaging Assembly oraz pięciu produktów Helioseismic and Magnetic Imager. Pierwszy dostarcza obrazy korony słonecznej w wielu długościach fal, podczas gdy drugi bada oscylacje i pole magnetyczne na powierzchni Słońca.
Temperatury rejestrowane przez satelitę wahają się od stosunkowo chłodnych 5500°C na powierzchni do nawet 2 milionów°C w koronie. Te ekstremalne warunki wymagają specjalistycznych instrumentów i zaawansowanych algorytmów do przetwarzania ogromnych ilości danych.
Wyniki testów i poprawa dokładności prognozowania
W testach porównawczych Surya wykazała 16% poprawę dokładności w klasyfikacji rozbłysków słonecznych względem istniejących metod. Choć liczby te mogą nie robić oszałamiającego wrażenia, w kontekście przewidywania zjawisk kosmicznych stanowią znaczący krok naprzód. Model potrafi przewidywać rozbłyski słoneczne z dwugodzinnym wyprzedzeniem, podczas gdy dotychczasowe metody dawały naukowcom zaledwie godzinę na przygotowanie. Ta dodatkowa godzina może okazać się kluczowa dla ochrony astronautów na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej czy zabezpieczenia wrażliwego sprzętu satelitarnego.
Surya wykracza poza samo przewidywanie rozbłysków. System potrafi prognozować dynamikę słoneczną, prędkość wiatru słonecznego oraz wykrywać widma ekstremalnego promieniowania ultrafioletowego. Wszystkie te zjawiska mają bezpośredni wpływ na funkcjonowanie technologii na Ziemi i w kosmosie, choć realne korzyści z tych możliwości dopiero zweryfikuje czas.
Samodzielne uczenie się fizyki Słońca
Najbardziej fascynującym aspektem Surya jest jej zdolność do samodzielnego odkrywania praw fizyki rządzących Słońcem. Podczas trenowania naukowcy zaobserwowali, że model lepiej radzi sobie z uczeniem się rotacji słonecznej i innych zjawisk bez wprowadzania dodatkowych informacji przez człowieka. Ta cecha oznacza, że sztuczna inteligencja automatyzuje pracochłonny proces wyodrębniania cech i zdarzeń z petabajtów danych astronomicznych, który dotychczas wymagał miesięcy pracy całych zespołów badawczych.
Dostępność open source i narzędzia dla naukowców
Model Surya został udostępniony jako otwarte oprogramowanie na platformach GitHub i Hugging Face oraz w bibliotece TerraTorch IBM. Takie podejście ma na celu przyspieszenie badań w dziedzinie heliofizyki i umożliwienie naukowcom na całym świecie korzystania z zaawansowanych narzędzi AI. Razem z modelem zespół udostępnił SuryaBench – zestaw wyselekcjonowanych zbiorów danych i testów porównawczych. Te narzędzia mają ułatwić budowanie i ocenę aplikacji do prognozowania pogody kosmicznej oraz zgłębiania wiedzy o Słońcu.
Inicjatywa wpisuje się w szerszą strategię IBM dotyczącą zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w odkryciach naukowych. Surya stanowi naturalne rozszerzenie rodziny modeli Prithvi, które analizują dane geolokalizacyjne Ziemi w celu przewidywania zmian klimatycznych i pogodowych.
Praktyczne zastosowania dla ochrony infrastruktury
Rozbłyski słoneczne i koronalne wyrzuty masy mogą wyłączać satelity, zakłócać nawigację lotniczą i wywoływać przerwy w dostawie prądu. Gdy naładowane cząstki z rozbłysków słonecznych wchodzą w interakcję z polem magnetycznym Ziemi, mogą przeciążać transformatory energetyczne i zakłócać pracę satelitów na orbicie. Dla astronautów aktywność słoneczna oznacza zwiększone narażenie na promieniowanie, które może być niebezpieczne podczas spacerów kosmicznych czy długotrwałych misji. Wcześniejsze ostrzeżenia pozwalają na podjęcie środków ochronnych i przełożenie krytycznych operacji.
Czytaj także: Wielka zagadka rozwikłana. Naukowcy odkryli źródło ziemskich błysków gamma
Aktywność słoneczna podlega cyklowi słonecznemu, który osiąga szczyt mniej więcej co dziesięć lat, gdy biegunowość magnetyczna Słońca się odwraca. Podczas najbardziej aktywnych faz scenariusz zagrożenia może powtarzać się setki razy każdego miesiąca, co czyni dokładne prognozowanie kluczowym dla bezpieczeństwa.
Wnioski i perspektywy
Model Surya reprezentuje nowe podejście do jednego z najstarszych wyzwań nauki – zrozumienia i przewidywania zachowania Słońca. Dzięki połączeniu zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji z dziesięcioleciami obserwacji satelitarnych naukowcy otrzymali narzędzie, które może chronić zarówno astronautów w kosmosie, jak i infrastrukturę krytyczną na Ziemi. Choć 16% poprawy dokładności nie brzmi spektakularnie, w kontekście prognozowania pogody kosmicznej to znaczący postęp. Pytanie tylko, czy ta technologia spełni pokładane w niej nadzieje, gdy następny duży rozbłysk skieruje się w stronę Ziemi.