Нова модель штучного інтелекту EarlyDetect здатна виявляти перші ознаки формування сонячних активних областей у середньому за 9,24 години до їх появи на видимій поверхні Сонця.
Розробкою займалися дослідники з New Jersey Institute of Technology (NJIT), Princeton University та NASA’s Ames Research Centre. Система аналізує зміни акустичних хвиль і магнітного поля Сонця за даними обсерваторії NASA Solar Dynamics Observatory (SDO).
Активні області — зони інтенсивної магнітної активності, де виникають плями та можуть формуватися спалахи або корональні викиди маси. Їх зародження починається під видимою поверхнею, і пряме спостереження ускладнене.
EarlyDetect використовує архітектуру на основі трансформерів, яка обробляє послідовності погодинних карт акустичної потужності та вимірювань магнітного поля від інструмента Helioseismic and Magnetic Imager на борту SDO.
У тестах модель перевершила звичайні трансформери та попередні методи. Цікаво, що спроба відфільтрувати «зайві» коливання знизила точність: саме в цих слабких сигналах містилася інформація про найраніші стадії формування.
Модель поки що залишається експериментальною. Вона не вміє передбачати, чи приведе виявлена область до спалаху або викиду, і може давати хибні спрацювання.
Дослідники опублікували набір даних Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) та інтерактивний портал Solar Active Region Portal, щоб інші науковці могли тестувати нові підходи до прогнозування.
Раннє виявлення активних областей у перспективі дасть операторам супутників, провайдерам зв’язку та енергомережам додаткові години на підготовку до можливих порушень. Але до оперативного використання потрібно провести тестування на значно більшій кількості подій.
Чи зможе EarlyDetect у майбутньому стати частиною реальної системи попередження про космічну погоду?
