NASA i IBM zaprezentowały Surya – model AI o otwartym kodzie źródłowym, który może przewidywać rozbłyski słoneczne z dwugodzinnym wyprzedzeniem i o 16% większą dokładnością niż obecne systemy. To odpowiedź na rosnące zagrożenie dla infrastruktury na Ziemi i w kosmosie.
NASA i IBM oficjalnie przedstawiły Surya – zaawansowany model sztucznej inteligencji, który może zrewolucjonizować sposób, w jaki naukowcy przewidują burze słoneczne. System został opracowany w odpowiedzi na wykryte luki w obecnych możliwościach prognozowania pogody kosmicznej, które ujawniły się podczas pierwszych w swoim rodzaju ćwiczeń symulacyjnych przeprowadzonych wcześniej w tym roku przez władze lokalne i krajowe.
Powierzchnia Słońca to miejsce gwałtownych zjawisk – nasza gwiazda stale emituje rozbłyski słoneczne, szybkie wiatry słoneczne i koronalne wyrzuty masy. Gdy Ziemia znajdzie się na linii ognia podczas takiego wydarzenia, napływ wysokoenergetycznych cząstek może wywołać burzę geomagnetyczną w górnych warstwach atmosfery. Te burze, wynikające z zakłóceń w polu magnetycznym Ziemi, mogą uszkodzić lub zakłócić działanie satelitów, sieci energetycznych i systemów łączności radiowej. Według analizy ryzyka systemowego Lloyd’s, poważna burza słoneczna mogłaby spowodować straty w światowej gospodarce sięgające 2,4 biliona dolarów w okresie pięciu lat.
Surya trenowana była przez dziewięć lat na danych wysokiej rozdzielczości z NASA Solar Dynamics Observatory – teleskopu kosmicznego, który od 2010 roku nieprzerwanie obserwuje Słońce, rejestrując obrazy co 12 sekund na różnych długościach fal, aby “mierzyć temperaturę” warstw słonecznych i mapować aktywność magnetyczną. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod prognozowania pogody słonecznej, które opierają się na częściowych widokach satelitarnych powierzchni Słońca, Surya działa jak “potężny teleskop AI, który pozwala również zajrzeć w przyszłość”.
Przełomową funkcją modelu Surya jest zdolność do wizualnego prognozowania rozbłysków słonecznych – system tworzy przewidywane obrazy tego, co satelita SDO ma szansę zaobserwować, praktycznie symulując wygląd powierzchni Słońca w nadchodzących godzinach. Podczas testów model osiągnął możliwość przewidywania rozbłysków słonecznych z dwugodzinnym wyprzedzeniem, poprawiając dokładność klasyfikacji o 16 procent w porównaniu z dotychczasowymi metodami. IBM prowadzi również badania nad możliwością wydłużenia tego okresu prognostycznego.
