EarlyDetect: AI, która widzi burze słoneczne, zanim się pojawią

Prognozowanie pogody kosmicznej wkrótce może zyskać potężne narzędzie. Międzynarodowy zespół badawczy z New Jersey Institute of Technology (NJIT), Princeton University oraz NASA Ames Research Center opracował model sztucznej inteligencji o nazwie EarlyDetect, który potrafi przewidzieć pojawienie się słonecznych obszarów aktywnych — źródła rozbłysków i koronalnych wyrzutów masy — średnio 9,24 godziny przed ich ujawnieniem się na powierzchni Słońca . Przełomowe wyniki badań opublikowano w czasopiśmie Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation .

Jak działa architektura Sliding-Window Transformer w EarlyDetect

EarlyDetect wykorzystuje architekturę Transformer, tę samą, która stoi za dużymi modelami językowymi, takimi jak GPT, ale zaadaptowaną do analizy wzorców w obserwacjach Słońca, a nie tekstu . System przetwarza godzinne mapy mocy akustycznej oraz pomiary pola magnetycznego z instrumentu Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) na pokładzie należącego do NASA Solar Dynamics Observatory (SDO), który rejestruje obserwacje fal dźwiękowych co 45 sekund .

Gdy pole magnetyczne unosi się ku powierzchni Słońca, pozostawia subtelne ślady w falach akustycznych. Najpierw pojawia się spadek mocy akustycznej — wczesny sygnał zbliżającego się obszaru aktywnego — a następnie zmiany w intensywności kontinuum i polu magnetycznym, gdy region staje się widoczny . Model stosuje podejście przesuwnego okna (sliding-window) do analizy tych sekwencji czasowych, wykrywając delikatne zmiany w oscylacjach słonecznych, zanim pojawią się plamy słoneczne .

Naukowcy opisują wyzwanie jako „wykrycie subtelnej zmiany rytmu w bardzo głośnej orkiestrze