新しい人工知能モデルEarlyDetectは、太陽の可視表面に現れる平均9,24時間前に、太陽活動領域の形成の最初の兆候を検出することができます。
開発は、ニュージャージー工科大学（NJIT）、プリンストン大学、NASAのエイムズ研究センターの研究者らが行いました。このシステムは、NASAの太陽力学観測所（SDO）のデータに基づいて、太陽の音響波と磁場の変化を分析します。
活動領域は、黒点が発生し、フレアやコロナ質量放出が形成される可能性がある、激しい磁気活動の領域です。それらの発生は可視表面の下で始まり、直接観測は困難です。
EarlyDetectは、SDOに搭載されたヘリオシスミック・磁気イメージャーの機器からの、時間ごとの音響パワーマップと磁場測定のシーケンスを処理するトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用しています。
テストでは、このモデルは通常のトランスフォーマーや以前の手法を上回りました。興味深いことに、「余分な」振動をフィルタリングする試みは精度を低下させました。これらの弱い信号に、形成の最も初期の段階に関する情報が含まれていたのです。
このモデルはまだ実験段階です。検出された領域がフレアや放出につながるかどうかを予測することはできず、誤検出を引き起こす可能性があります。
研究者らは、他の科学者が予測への新しいアプローチをテストできるように、データセットSolar Active Region Emergence Dataset（SolARED）とインタラクティブポータルSolar Active Region Portalを公開しました。
活動領域の早期検出は、将来的に衛星運用者、通信プロバイダー、電力網に、潜在的な混乱への備えのための追加の時間を提供するでしょう。しかし、実用化には、はるかに多くのイベントでのテストが必要です。
EarlyDetectは将来、実際の宇宙天気警報システムの一部になることができるでしょうか？
