Het nieuwe AI-model EarlyDetect kan de eerste tekenen van de vorming van zonne-actieve gebieden gemiddeld 9,24 uur vóór hun verschijning op het zichtbare oppervlak van de zon detecteren.
De ontwikkeling is uitgevoerd door onderzoekers van het New Jersey Institute of Technology (NJIT), Princeton University en NASA's Ames Research Centre. Het systeem analyseert veranderingen in akoestische golven en het magnetische veld van de zon op basis van gegevens van de NASA Solar Dynamics Observatory (SDO).
Actieve gebieden zijn zones van intense magnetische activiteit waar zonnevlekken ontstaan en waar zonnevlammen of coronale massa-ejecties kunnen worden gevormd. Hun ontstaan begint onder het zichtbare oppervlak en directe observatie is moeilijk.
EarlyDetect gebruikt een op transformatoren gebaseerde architectuur die reeksen van uurlijkse kaarten van akoestisch vermogen en metingen van het magnetische veld van de Helioseismic and Magnetic Imager aan boord van SDO verwerkt.
In tests overtrof het model gewone transformatoren en eerdere methoden. Interessant is dat een poging om 'overbodige' oscillaties te filteren de nauwkeurigheid verminderde: juist in deze zwakke signalen zat informatie over de vroegste stadia van vorming.
Het model blijft voorlopig experimenteel. Het kan niet voorspellen of een gedetecteerd gebied zal leiden tot een zonnevlam of ejectie, en het kan valse alarmen geven.
De onderzoekers hebben de dataset Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) en een interactief portaal Solar Active Region Portal gepubliceerd, zodat andere wetenschappers nieuwe benaderingen voor voorspelling kunnen testen.
Vroege detectie van actieve gebieden kan in de toekomst satellietoperators, communicatieproviders en energienetwerken extra uren geven om zich voor te bereiden op mogelijke verstoringen. Maar vóór operationeel gebruik moet er op een veel groter aantal gebeurtenissen worden getest.
Zal EarlyDetect in de toekomst deel kunnen uitmaken van een echt waarschuwingssysteem voor ruimteweer?
