Прогнозування сонячних викидів: вчені досягли прориву завдяки штучному інтелекту.

Сонячна активність впливає на супутники, GPS-мережі та електромережі, часто викликаючи збої в роботі наземних технологій. Проте завдяки штучному інтелекту вчені змогли підвищити точність прогнозів щодо корональних викидів маси Сонця, що дозволить зменшити негативний вплив.

https://focus.ua/technologies/691484-predskazat-vybrosy-solnca-uchenye-dostigli-proryva-blagodarya-ii2025-02-03 07:49:46

Сонце може здаватися стабільною зіркою на небі, але насправді це турбулентна сфера електрично зарядженого газу. Його активність формується складними магнітними силами, які створюють непередбачувані сонячні явища, що кидають виклик науковцям, пише Science Alert.

Розуміння та прогнозування цих порушень має вирішальне значення, особливо коли йдеться про корональні викиди маси (КВМ), які можуть впливати на технології та системи зв'язку на Землі. Недавнє дослідження вивчає, як штучний інтелект може поліпшити прогнозування сонячних подій.

Дослідники навчали моделі машинного навчання, використовуючи десятиліття сонячних даних, зосередившись на активній області AR13664. Їхні висновки вказують на те, що ШІ виявив ранні попереджувальні ознаки підвищеної сонячної активності, що потенційно може поліпшити методи прогнозування майбутніх сонячних спалахів.

КВМ, солнечная активность, магнитная буря, солнце, плазма, солнечная активность

КВМ — це масивні сплески плазми, які викидаються з корони Сонця через раптові зміни магнітних силових ліній. Ці викиди можуть рухатися зі швидкістю від сотень до тисяч кілометрів на секунду, іноді досягаючи Землі всього за кілька днів. Взаємодіючи з магнітосферою нашої планети, вони можуть викликати геомагнітні бурі, які виводять з ладу супутники, GPS-мережі та електромережі, а також створюють вражаючі полярні сяйва.

солнце, солнечная активность, Земля, КВМ, магнитные бури

Група науковців на чолі з Сабриною Гуаставіно з Університету Генуї застосувала методи штучного інтелекту для аналізу сонячної бурі, яка сталася в травні 2024 року. Їхні моделі машинного навчання обробили великі історичні дані, щоб виявити складні закономірності, які традиційні методи можуть не помітити.

Дослідження мало на меті передбачити сонячні спалахи, відстежити формування КВМ і прогнозувати геомагнітні бурі. Їхня модель продемонструвала високий рівень точності, значно поліпшивши прогнози порівняно з традиційними підходами.

Результати дослідження мають широке значення: точні прогнози можуть допомогти зменшити перебої в роботі енергетичної інфраструктури, мереж зв'язку та супутникової комунікації. Крім того, краще прогнозування авроральної активності може поліпшити досвід спостерігачів неба, які прагнуть побачити ці природні світлові явища.

Також ми розповідали про дослідження 1900-річного сувою, знайденого в Юдейській пустелі. Науковці виявили, що це запис про судову справу, яка є найдовшим юридичним текстом такого роду.