Компании IBM и NASA в рамках научного сотрудничества, начатого в 2023 году, создали прорывную модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом под названием "Surya". Это первая в своем роде фундаментальная модель ИИ, разработанная для анализа и прогнозирования активности Солнца. Руководит научным сотрудничеством с NASA Хуан Бернабе-Морено, директор IBM Research Europe в Великобритании и Ирландии. Название "Surya" взято из санскрита и означает «солнце».
Основная задача модели — точное предсказание мощных солнечных вспышек и корональных выбросов массы до их возникновения. Подобные явления представляют прямую угрозу: они создают радиационную опасность для астронавтов, способны выводить из строя спутники, нарушать работу авиационной навигации, систем связи и провоцировать масштабные сбои в электросетях на Земле.
Прогнозирование солнечных бурь значительно сложнее, чем земных штормов. Ключевая проблема заключается во временной задержке: свет от Солнца достигает Земли за восемь минут, что делает невозможным реагирование в реальном времени и требует именно предиктивных, а не реактивных систем наблюдения.
Для обучения и работы модели используются данные, собранные спутником Обсерватории солнечной динамики (SDO), который ведет непрерывное наблюдение за звездой в течение последних 15 лет. Аппарат фиксирует изображения Солнца каждые 12 секунд в различных диапазонах длин волн. Эти данные позволяют измерять температуру, которая на поверхности Солнца составляет 5 500 градусов по Цельсию, а в короне достигает 2 миллионов градусов.
Помимо температурных показателей, SDO собирает информацию о магнитной активности, включая появление и развитие солнечных пятен. Модель Surya, состоящая из 360 миллионов параметров, обрабатывает данные с 8 каналов Atmospheric Imaging Assembly (AIA) и 5 продуктов Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), что позволяет ей выявлять экстремальные ультрафиолетовые спектры и прогнозировать динамику солнечного ветра.
Для обучения ИИ был использован девятилетний архив данных SDO. Модели была поставлена задача на основе последовательных изображений предсказать, что увидит обсерватория через час. В процессе обучения Surya самостоятельно выявила и усвоила физические особенности Солнца, такие как его более быстрое вращение на экваторе, сделав это эффективнее, чем при помощи заранее заданных человеком параметров. По своей концепции модель сравнима с семейством ИИ "Prithvi", которые используются для анализа спутниковых данных с целью изучения Земли.
Производительность Surya на 16% превосходит существующие методы прогнозирования. Модель способна с высокой точностью предсказать, вызовет ли активная область на Солнце вспышку, за час до события. В некоторых экспериментах успешный прогноз был достигнут за два часа до начала явления.
Результаты исследования были загружены 18 августа в базу препринтов arXiv, однако на данный момент работа еще не прошла рецензирование научным сообществом.
Кэти Ривз, физик-гелиофизик из Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики, прокомментировала разработку, назвав модель «отличным способом» автоматизировать трудоемкий процесс анализа петабайт данных, поступающих от солнечных обсерваторий.
В качестве примера работы SDO можно привести фиксацию вспышки, произошедшей 22 января. Событие началось в 22:38 по восточному времени (ET), достигло пика в 22:59 ET и завершилось в 23:34 ET. Наблюдение велось на длине волны 193 ангстрема, что соответствует бронзовому цвету на изображениях.
Модель искусственного интеллекта Surya является проектом с открытым исходным кодом и доступна для использования на платформах GitHub и Hugging Face. Вместе с ней исследователям предоставлен курируемый набор данных и эталонных тестов под названием "SorayaBench" для содействия в дальнейшем изучении Солнца.
Изображение носит иллюстративный характер
Основная задача модели — точное предсказание мощных солнечных вспышек и корональных выбросов массы до их возникновения. Подобные явления представляют прямую угрозу: они создают радиационную опасность для астронавтов, способны выводить из строя спутники, нарушать работу авиационной навигации, систем связи и провоцировать масштабные сбои в электросетях на Земле.
Прогнозирование солнечных бурь значительно сложнее, чем земных штормов. Ключевая проблема заключается во временной задержке: свет от Солнца достигает Земли за восемь минут, что делает невозможным реагирование в реальном времени и требует именно предиктивных, а не реактивных систем наблюдения.
Для обучения и работы модели используются данные, собранные спутником Обсерватории солнечной динамики (SDO), который ведет непрерывное наблюдение за звездой в течение последних 15 лет. Аппарат фиксирует изображения Солнца каждые 12 секунд в различных диапазонах длин волн. Эти данные позволяют измерять температуру, которая на поверхности Солнца составляет 5 500 градусов по Цельсию, а в короне достигает 2 миллионов градусов.
Помимо температурных показателей, SDO собирает информацию о магнитной активности, включая появление и развитие солнечных пятен. Модель Surya, состоящая из 360 миллионов параметров, обрабатывает данные с 8 каналов Atmospheric Imaging Assembly (AIA) и 5 продуктов Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), что позволяет ей выявлять экстремальные ультрафиолетовые спектры и прогнозировать динамику солнечного ветра.
Для обучения ИИ был использован девятилетний архив данных SDO. Модели была поставлена задача на основе последовательных изображений предсказать, что увидит обсерватория через час. В процессе обучения Surya самостоятельно выявила и усвоила физические особенности Солнца, такие как его более быстрое вращение на экваторе, сделав это эффективнее, чем при помощи заранее заданных человеком параметров. По своей концепции модель сравнима с семейством ИИ "Prithvi", которые используются для анализа спутниковых данных с целью изучения Земли.
Производительность Surya на 16% превосходит существующие методы прогнозирования. Модель способна с высокой точностью предсказать, вызовет ли активная область на Солнце вспышку, за час до события. В некоторых экспериментах успешный прогноз был достигнут за два часа до начала явления.
Результаты исследования были загружены 18 августа в базу препринтов arXiv, однако на данный момент работа еще не прошла рецензирование научным сообществом.
Кэти Ривз, физик-гелиофизик из Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики, прокомментировала разработку, назвав модель «отличным способом» автоматизировать трудоемкий процесс анализа петабайт данных, поступающих от солнечных обсерваторий.
В качестве примера работы SDO можно привести фиксацию вспышки, произошедшей 22 января. Событие началось в 22:38 по восточному времени (ET), достигло пика в 22:59 ET и завершилось в 23:34 ET. Наблюдение велось на длине волны 193 ангстрема, что соответствует бронзовому цвету на изображениях.
Модель искусственного интеллекта Surya является проектом с открытым исходным кодом и доступна для использования на платформах GitHub и Hugging Face. Вместе с ней исследователям предоставлен курируемый набор данных и эталонных тестов под названием "SorayaBench" для содействия в дальнейшем изучении Солнца.
