Un nouveau modèle d'intelligence artificielle, EarlyDetect, est capable de détecter les premiers signes de formation de régions actives solaires en moyenne 9,24 heures avant leur apparition à la surface visible du Soleil.
Le développement a été mené par des chercheurs du New Jersey Institute of Technology (NJIT), de l'Université de Princeton et du Ames Research Centre de la NASA. Le système analyse les variations des ondes acoustiques et du champ magnétique du Soleil à partir des données de l'observatoire Solar Dynamics Observatory (SDO) de la NASA.
Les régions actives sont des zones d'intense activité magnétique où apparaissent des taches et où peuvent se former des éruptions ou des éjections de masse coronale. Leur naissance commence sous la surface visible, et l'observation directe est difficile.
EarlyDetect utilise une architecture basée sur des transformeurs, qui traite des séquences de cartes horaires de puissance acoustique et de mesures du champ magnétique provenant de l'instrument Helioseismic and Magnetic Imager à bord de SDO.
Lors des tests, le modèle a surpassé les transformeurs ordinaires et les méthodes précédentes. Il est intéressant de noter que la tentative de filtrer les oscillations « superflues » a réduit la précision : c'est précisément dans ces signaux faibles que se trouvait l'information sur les tout premiers stades de formation.
Le modèle reste pour l'instant expérimental. Il ne sait pas prédire si la région détectée conduira à une éruption ou à une éjection, et il peut donner de fausses alertes.
Les chercheurs ont publié l'ensemble de données Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) et un portail interactif Solar Active Region Portal, afin que d'autres scientifiques puissent tester de nouvelles approches de prévision.
La détection précoce des régions actives pourrait, à terme, donner aux opérateurs de satellites, aux fournisseurs de télécommunications et aux réseaux électriques des heures supplémentaires pour se préparer à d'éventuelles perturbations. Mais avant une utilisation opérationnelle, il faudra tester sur un nombre beaucoup plus grand d'événements.
EarlyDetect pourra-t-il à l'avenir faire partie d'un véritable système d'alerte météorologique spatiale ?
