نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد EarlyDetect قادر على اكتشاف العلامات الأولى لتكوّن المناطق الشمسية النشطة في المتوسط قبل 9.24 ساعة من ظهورها على السطح المرئي للشمس.
قام بتطويره باحثون من معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا (NJIT) وجامعة برينستون ومركز أميس للأبحاث التابع لناسا. يحلل النظام التغيرات في الموجات الصوتية والمجال المغناطيسي للشمس باستخدام بيانات من مرصد ناسا لرصد الديناميكا الشمسية (SDO).
المناطق النشطة هي مناطق ذات نشاط مغناطيسي مكثف، حيث تظهر البقع الشمسية وقد تتشكل توهجات أو انبعاثات كتلية إكليلية. يبدأ تكوّنها تحت السطح المرئي، مما يجعل المراقبة المباشرة صعبة.
يستخدم EarlyDetect بنية تعتمد على المحولات (transformers)، والتي تعالج تسلسلات من الخرائط الساعية للقوة الصوتية وقياسات المجال المغناطيسي من أداة التصوير الهليوسيزمي والمغناطيسي على متن SDO.
في الاختبارات، تفوق النموذج على المحولات التقليدية والطرق السابقة. ومن المثير للاهتمام أن محاولة تصفية التذبذبات «الزائدة» خفضت الدقة: ففي هذه الإشارات الضعيفة بالتحديد كانت المعلومات حول المراحل المبكرة من التكوّن.
لا يزال النموذج تجريبيًا. فهو لا يستطيع التنبؤ بما إذا كانت المنطقة المكتشفة ستؤدي إلى توهج أو انبعاث، وقد يعطي إنذارات كاذبة.
نشر الباحثون مجموعة بيانات Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) وبوابة تفاعلية باسم Solar Active Region Portal، ليتمكن العلماء الآخرون من اختبار طرق جديدة للتنبؤ.
الاكتشاف المبكر للمناطق النشطة سيمنح في المستقبل مشغلي الأقمار الصناعية ومزودي الاتصالات وشبكات الطاقة ساعات إضافية للاستعداد للاضطرابات المحتملة. ولكن قبل الاستخدام العملي، يجب إجراء اختبارات على عدد أكبر بكثير من الأحداث.
هل سيتمكن EarlyDetect في المستقبل من أن يصبح جزءًا من نظام حقيقي للتحذير من الطقس الفضائي؟
