IBM ונאס"א משיקות את 'סוריה': בינה מלאכותית שתחזיר לנו שליטה בחיזוי התפרצויות סולאריות
IBM ונאס"א השיקו את Surya, מודל AI ראשון מסוגו לחיזוי התפרצויות סולאריות. המודל, שנבנה על נתונים מ-9 שנים של לוויין SDO, מעבד תמונות כל 12 שניות ומשפר דיוק חיזוי ב-16%. זמין כקוד פתוח, הוא צפון להגן על אסטרונאוטים לוויינים ותשתיות כדור הארץ, עם יכולות חיזוי עד שעתיים מראש.
מהפכה בחיזוי מזג אוויר חללי: הכירו את Surya
חוקרים מ-IBM ונאס"א חשפו מודל בינה מלאכותית פורץ דרך בשם Surya (סנסקריט ל"שמש"), המסוגל לחזות התפרצויות סולאריות אלימות בדיוק חסר תקדים – עד שעה מראש. המודל, שהוצג במחקר שטרם עבר ביקורת עמיתים, מבוסס על 9 שנים של נתונים מהלוויין Solar Dynamics Observatory) SDO), הצופה בשמש ברציפות מאז 2010.
איך זה עובד?
- איסוף נתונים בזמן אמת: ה-SDO מצלם את השמש כל 12 שניות ב-13 אורכי גל שונים, כולל מדידות מגנטיות וטמפרטורות מפני השמש (5,500°C) ועד העטרה (2 מיליון°C).
- ארכיטקטורה ייחודית: המודל, בעל 360 מיליון פרמטרים, מעבד נתונים מ-8 ערוצי AIA (מדידות אטמוספריות) ו-5 מכשירי HMI (מעקב אחר שדות מגנטיים ותנודות).
- תחזית פיזיקלית: בניגוד לשיטות קיימות, Surya לומד את הפיזיקה הבסיסית של תהליכים סולאריים – כולל סיבוב לא אחיד של השמש (מהיר יותר בקו המשווה).
למה זה חשוב?
התפרצויות סולאריות ו-CMEs (פליטות מסה עטרתיות) עלולות:
- לסכן אסטרונאוטים בקרינה קטלנית
- לשתק לווייני תקשורת
- לגרום להפסקות חשמל המוניות (כמו אירוע "קרינגטון" ב-1859)
- לשבש מערכות ניווט של כלי טיס
שיפור ביצועים: בניסויים, Surya שיפר את דיוק החיזוי ב-16% לעומת שיטות קיימות – עם יכולת חיזוי של 1-2 שעות מראש. לפי קת'י ריבס מהמרכז לאסטרופיזיקה הרווארד-סמית'סוניאן, "זו הדרך למקסם את הפוטנציאל של פטה-בייטים של נתונים סולאריים".
נגישות וקוד פתוח
המודל זמין חינם ב-GitHub וב-Hugging Face, לצד מאגר נתונים בשם SuryaBench. צעד זה צפון להאיץ פיתוח יישומים נוספים – מחיזוי סופות גיאומגנטיות (ונורתורות) ועד מיפוי סכנות לתשתיות קריטיות.
"יצרנו את המודל הבסיסי הראשון שמביט בשמש בעיניים ומנבא את מצב הרוח שלה" — ד"ר חואן ברנאבה-מורנו, IBM Research Europe
מקורות
