NASAとIBMは、より速度と精度で太陽フレアを予測するために設計された新しいオープンソース人工知能モデルであるSuryaを共同で開発しました。 366mパラメーターAIモデルは、「Sun」のサンスクリット語の単語に由来する名前で、ソーラーアクティビティを分析して、ソーラーフレアなどのイベントや地球への潜在的な影響を予測しています。
現在の太陽フレア予測は、太陽とNOAAの宇宙天気予測センターを監視する機器に依存しています。太陽フレアが噴火すると、NOAAはそれが地球に衝撃を与えるかどうかを予測します。 Suryaは、AIを活用して太陽データをより効率的に分析することにより、これらの既存の方法を改善することを目指しています。
Githubのページによると、Suryaは「太陽の風の変圧器を介して汎用の太陽表現を学習し、太陽フレア予測、アクティブ領域セグメンテーション、太陽風予測、およびEUVスペクトルモデリングの最先端のパフォーマンスを可能にします。」このモデルは、2010年からSunを監視しているNASAのSolar Dynamic Observatory（SDO）のデータと、他の8つの研究センターのデータを使用してトレーニングされています。
サウスウェストリサーチインスティテュートの太陽物理学者であり、スーリヤの主任研究者であるアンドレスムニョスヤラミロは、「地球に可能な限り長いリードタイムを与えたいと思っています。私たちの希望は、モデルが時間をかけて星の進化の背後にあるすべての重要なプロセスを学んだことです。研究者は、スーリヤが地球に影響を与える可能性のある地磁気の嵐についての警告のために、より長いリードタイムを提供することを望んでいます。
太陽フレア予測の改善の潜在的な利点の1つは、前もってオーロラを予測する能力です。オーロラボレアリス、またはオーロラは、地球の磁場と相互作用する地磁気の嵐の結果です。これらの嵐をより早く予測することにより、科学者は、オーロラがいつどこで見えるかについてより良い推定を与えることができます。
IBMは、スーリヤが既存の予測方法を強化する可能性を強調しています。 Suryaの前に、NASAは太陽の燃えがらを予測するために太陽のコロナで光の閃光を観察するなどの方法を使用しました。 NOAAには独自の予測方法もありますが、これらには制限があります。 IBMは、スーリヤがこれらの予測の精度と適時性を改善できると考えています。
NASAとの科学的協力を担当するIBMのディレクターであるJuanBernabé-Moreno氏は、「2023年以来、NASAでテクノロジーの限界をプッシュするこの旅に、先駆的なAIモデルを提供し、惑星地球の前例のない理解を得るために、Suryaを作成しました。
NASAの太陽ダイナミック天文台は、太陽の根底にある物理学を理解するために作成されましたが、このプロセスは多くの未回答の質問とともに遅くなりました。スーリヤは、太陽活動と地球への影響の理解を加速するためにAIを活用する際の一歩を表しています。
