Штучний інтелект відкриває нові можливості для прогнозування потужних сонячних бур, що дозволяє людству заздалегідь готуватися до можливих наслідків впливу корональних викидів маси (CME) на Землю.
Сонце, хоча й здається незмінним, є динамічною кулею плазми, де магнітні процеси можуть призводити до потужних сонячних спалахів і викидів плазми в космос. Викиди корональної маси — це масивні плазмові хмари, що утворюються внаслідок змін у магнітному полі Сонця, і вони можуть досягати Землі за кілька днів. Як наголошують вчені, «CME можуть рухатися зі швидкістю від кількох сотень до кількох тисяч кілометрів на секунду, іноді досягаючи Землі за кілька днів, якщо їх траєкторія спрямована в нашому напрямку».
Взаємодія CME із магнітосферою Землі може спричиняти геомагнітні бурі, що загрожують супутниковому зв’язку, електромережам і системам GPS. Крім того, такі явища можуть викликати полярні сяйва, створюючи вражаючі світлові шоу в полярних регіонах. Однією з основних проблем для астрономів є точне прогнозування часу і потужності сонячних спалахів, адже їхня непередбачуваність ускладнює захист критичних інфраструктур.
Новітнє дослідження під керівництвом Сабріни Гуаставіно з Університету Генуї продемонструвало можливості штучного інтелекту в аналізі сонячної активності. Алгоритми машинного навчання були навчені на багаторічних даних про сонячні спалахи, що дозволило їм виявляти приховані закономірності в магнітних процесах Сонця.
«Передбачення виявило безпрецедентну точність прогнозу зі значним зменшенням невизначеності щодо традиційних методів», — стверджують автори дослідження.
Один із ключових тестів нової технології відбувся під час подій травня 2024 року, коли в активному регіоні Сонця AR13664 стався потужний спалах класу X8.7. Використовуючи ШІ, вчені змогли передбачити появу цього спалаху, а також оцінити швидкість і час подорожі CME до Землі. Результати підтвердили точність прогнозів, що відкриває нові можливості для завчасного попередження про космічні бурі.
Застосування штучного інтелекту в сонячній фізиці має значний практичний вплив.
«Збої в електромережі, проблеми зі зв’язком і супутниками можуть стати головним недоліком, коли CME потрапляють на Землю, тому застосування набору інструментів ШІ машинного навчання для прогнозування сонячної активності виглядає захоплюючим прогресом», — зазначають автори дослідження.
Вчасне прогнозування таких подій дозволить урядам, авіаційним компаніям та операторам супутникових систем вжити заходів для зменшення ризиків.
Розвиток методів прогнозування сонячної активності є важливим кроком у забезпеченні стабільності критичної інфраструктури Землі. Використання алгоритмів машинного навчання дає змогу більш точно оцінювати небезпеку космічної погоди, що має особливе значення в умовах зростаючої залежності людства від технологій. Окрім того, це відкриває перспективи для точнішого передбачення появи полярних сяйв, що стане цікавим аспектом для астрономів-аматорів та любителів спостережень за небом.
