Les scientifiques de l’IBM et de la NASA ont dévoilé un modèle d’intelligence artificielle (IA) révolutionnaire qui peut prédire les explosions féroces du soleil plus précisément que jamais, nous donnant une chance de réagir à une activité solaire dangereuse et perturbatrice.
Le nouveau modèle d’IA, connu sous le nom de « Surya » (sanskrit pour le soleil), absorbe les images brutes qui sont capturées par le satellite de l’Observatoire dynamique solaire (SDO) – qui regarde directement au soleil depuis 15 ans – et les traite plus rapidement que les humains.
En utilisant ces données brutes, que les représentants IBM ont dit dans un déclaration Les chercheurs ont à peine rayé la surface de, le modèle fondamental peut prédire des explosions violentes avant qu’elles ne se produisent.
De cette façon, nous pouvons protéger les astronautes et l’équipement dans l’espace, et même planifier des perturbations des réseaux électriques et des systèmes de communication sur Terre.
« Nous sommes dans ce voyage de repousser les limites de la technologie avec la NASA depuis 2023, offrant des modèles de base d’IA fondamentaux pionniers pour acquérir une compréhension sans précédent de notre planète Terre ». Juan Bernabé-Morenole directeur d’IBM Research Europe pour le Royaume-Uni et l’Irlande qui est en charge de la collaboration scientifique avec la NASA, dans le communiqué.
« Avec Surya, nous avons créé le premier modèle de fondation pour regarder le soleil dans les yeux et prévoir ses humeurs. »
L’activité solaire a un impact croissant sur nos vies, plus nous nous aventurions dans l’espace, et plus nous comptons sur la technologie sur Terre.
Les poussées solaires et les éjections de masse coronale peuvent éliminer les satellitesperturber la navigation des compagnies aériennes, déclencher des pannes d’électricité et poser un risque de rayonnement pour les astronautes, ce qui rend la prédiction précise des temps solaires.
La prévision des tempêtes sur Terre est notoirement difficile, ont déclaré les scientifiques, et prédire les tempêtes solaires est encore plus difficile. Lorsque les poussées solaires éclatent dans le champ magnétique du soleil, il faut huit minutes à cette lumière pour atteindre nos yeux – ce décalage (les huit minutes dans lesquelles nous n’avons aucune visibilité sur ce qui s’est passé) signifie que les scientifiques doivent être encore plus avancés.
Le modèle Soraya AI est comparable à la séparation « Prithvi« La famille de modèles d’IA. Ces modèles traitent des volumes gigantesques de données satellites pour créer une représentation plus précise de la Terre afin de mieux prédire son climat et son temps, ainsi que la réalisation d’autres tâches telles que la cartographie de la déforestation, mesurant l’impact de l’inondation et de la projection de l’effet de la chaleur extrême.
Le modèle Soraya est un système open-source de 360 millions paramètres conçu pour apprendre la représentation solaire à huit Assemblage d’imagerie atmosphérique (AIA) canaux et cinq Imageur héliosismique et magnétique (HMI) Produits.
L’AIA est conçue pour fournir des vues différentes en haut de l’atmosphère du soleil, connu sous le nom de corona solaire – prenant des images qui couvrent 1,3 diamètres solaires en plusieurs longueurs d’onde pour améliorer la compréhension de la physique derrière ce que nous pouvons observer dans l’atmosphère du soleil. HMI, quant à lui, est un instrument qui étudie les oscillations et le champ magnétique à la surface du soleil.
Le système peut prévoir avec précision la dynamique solaire, le vent solaire et les éruptions solaires et détecter les spectres ultraviolets extrêmes (EUV). Les scientifiques disent que la nouvelle architecture de Soraya signifie qu’elle peut apprendre la physique sous-jacente derrière l’évolution solaire. Ils ont décrit leurs résultats dans une étude téléchargée le 18 août arxiv Base de données préimprimée, ce qui signifie qu’elle n’a pas encore été évaluée par les pairs.
« C’est un excellent moyen de réaliser le potentiel de ces données », » Kathy Reevesun physicien solaire au Harvard – Smithsonian Center for Astrophysics, qui n’a pas été impliqué dans l’étude, a déclaré dans le communiqué. « Tirer des fonctionnalités et des événements de pétaoctets de données est un processus laborieux et maintenant nous pouvons l’automatiser. »
Regarder directement dans le soleil
Les données du modèle proviennent du SDO, qui orbite autour de la Terre, en prenant des images toutes les 12 secondes. Ces images capturent le soleil dans différentes bandes de longueur d’onde pour prendre la température de ses couches, qui varient de 5 500 degrés Celsius à la surface jusqu’à 2 millions de degrés Celsius à la couronne.
SDO capture également l’activité magnétique, avec des taches solaires émergentes révélées dans la lumière blanche tandis que d’autres outils d’imagerie vérifient la vitesse des bulles à la surface et suivent la torsion des lignes magnétiques du soleil.
Les chercheurs ont formé Soraya en prenant un extrait de neuf ans de ces données, harmonisant d’abord les différentes couches – ce qui signifie que les différents types de données sont fusionnés pour créer une image plus holistique – puis expérimenter différentes architectures d’IA pour la traiter.
Avec Soraya, ils ont mis le modèle au défi de prendre des images séquentielles, puis de prédire ce que SDO verrait une heure dans le futur – en vérifiant ces prédictions par rapport aux images observées réelles.
Le Soleil a également diverses bizarreries que les scientifiques ont tenté de cocoder dans le modèle – y compris le fait que le soleil tourne plus rapidement à son équatrice qu’à ses pôles. Pourtant, remarquablement, ils ont constaté que Soraya était plus efficace pour apprendre ces bizarreries en soi, à partir des données, que par toute entrée humaine.
Lors des tests, le modèle d’IA pouvait prévoir si une région active était susceptible de déclencher une éruption solaire une heure avant qu’elle ne se produise, et dans certaines expériences, ils ont obtenu des prédictions en deux heures (lorsqu’ils sont dirigés par des informations visuelles). Cela représente une amélioration de 16% par rapport aux méthodes de prédiction existantes, ont déclaré des représentants IBM dans le communiqué.
L’équipe a fait le modèle d’ouverture de l’IA, et il est maintenant disponible sur Github et Visage étreint – Une plate-forme open source qui héberge les modèles et ensembles de données AI. Sorayabenchun ensemble organisé d’ensembles de données et de repères visant à aider les chercheurs à mieux comprendre le comportement du soleil, est également disponible pour accéder librement.
