Новая модель искусственного интеллекта EarlyDetect способна выявлять первые признаки формирования солнечных активных областей в среднем за 9,24 часа до их появления на видимой поверхности Солнца.
Разработкой занимались исследователи из New Jersey Institute of Technology (NJIT), Princeton University и NASA’s Ames Research Centre. Система анализирует изменения акустических волн и магнитного поля Солнца по данным обсерватории NASA Solar Dynamics Observatory (SDO).
Активные области — зоны интенсивной магнитной активности, где возникают пятна и могут формироваться вспышки или корональные выбросы массы. Их зарождение начинается под видимой поверхностью, и прямое наблюдение затруднено.
EarlyDetect использует архитектуру на основе трансформеров, которая обрабатывает последовательности почасовых карт акустической мощности и измерений магнитного поля от инструмента Helioseismic and Magnetic Imager на борту SDO.
В тестах модель превзошла обычные трансформеры и предыдущие методы. Интересно, что попытка отфильтровать «лишние» колебания снизила точность: именно в этих слабых сигналах содержалась информация о самых ранних стадиях формирования.
Модель пока остаётся экспериментальной. Она не умеет предсказывать, приведёт ли обнаруженная область к вспышке или выбросу, и может давать ложные срабатывания.
Исследователи опубликовали набор данных Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) и интерактивный портал Solar Active Region Portal, чтобы другие учёные могли тестировать новые подходы к прогнозированию.
Раннее обнаружение активных областей в перспективе даст операторам спутников, провайдерам связи и энергосетям дополнительные часы на подготовку к возможным нарушениям. Но до оперативного использования предстоит провести тестирование на гораздо большем числе событий.
Сможет ли EarlyDetect в будущем стать частью реальной системы предупреждения о космической погоде?
