Ученые из Юго-Западного исследовательского инстиута (SwRI) в Сан-Антонио и Национального центра атмосферных исследований США (NSF-NCAR) разработали инновационный инструмент на базе искусственного интеллекта, способный кардинально улучшить прогнозы космической погоды, влияющей на технологическую инфраструктуру Земли и безопасность космических миссий.
Традиционные методы предсказания солнечной активности опираются на небольшие магнитные сигнатуры, дающие предупредительные сигналы только за несколько часов до вспышки или коронального выброса массы — явлений, которые могут вызвать сбои GPS-связи, отказ электросетей и угрозу для экипажей космических аппаратов. Новая система, названная PINNBARDS (Physics-Informed Neural Network-Based AR Distribution Simulator), связывает наблюдения за поверхностью Солнца с магнитной динамикой в глубине светила, что открывает путь к прогнозам с недельным запасом времени.
По словам соавтора исследования д-ра Субхамоя Чаттерджи (Subhamoy Chatterjee), понимание того, где и когда крупные активные области, способные породить мощные вспышки, появятся на Солнце, является давним вызовом в гелиофизике. Именно эти области, насыщенные запутанными магнитными полями, выступают предвестниками опасных событий космической погоды.
Как работает PINNBARDS
Инструмент использует магнитные измерения, полученные с борта Solar Dynamics Observatory с помощью Helioseismic and Magnetic Imager (SDO/HMI). На основе этих данных ИИ реконструирует состояние магнитных полей под поверхностью, в области так называемой тахоклинической зоны — тонкого переходного слоя, разделяющего внутреннее стабильное вращение и верхний турбулентный конвективный слой звезды.
Эта реконструкция позволяет получить исходные условия для численных моделей эволюции магнитного поля, и тем самым предугадать место и время появления крупной активной области до того, как она породит вспышку или выброс. Доктор Маусуми Дикпати (Mausumi Dikpati), ведущая исследовательница проекта, отмечает, что такие данные крайне важны, поскольку широта и долгота появления активных регионов определяют, пойдет ли поток частиц в сторону Земли.
Исследование опубликовано в научном журнале The Astrophysical Journal.
Ранее другие ИИ-модели уже использовались для прогнозирования солнечного ветра на несколько дней вперед, показывая улучшение точности до ~45 % по сравнению с традиционными моделями.
Отдельные исследования применяют глубокое обучение для трехмерной реконструкции магнитного поля Солнца, что также обещает новые возможности прогнозов космической погоды.
Смоделированные с помощью PINNBARDS подповерхностные состояния дают начальные условия для прямых симуляций магнитной эволюции Солнца, открывая двери для предсказания появления крупных активных областей за недели до их возникновения.
Между тем ученые из Лаборатории солнечной астрономии РАН полагают, что Солнце в последнее время ведет себя странно, и так просто его намерения не раскусить.
