Новый автоматизированный инструмент PINNBARDS связывает информацию о солнечных активных областях с магнитной динамикой звезды, предоставляя точные прогнозы космической погоды на несколько недель вперед.
Специалисты из Юго-Западного исследовательского института (SwRI) в Сан-Антонио и Национального центра атмосферных исследований США (NSF-NCAR) создали передовой инструмент на базе искусственного интеллекта, который может значительно улучшить прогнозы космической погоды, оказывающей влияние на технологическую инфраструктуру Земли и безопасность космических операций.
Существующие подходы к предсказанию солнечной активности основываются на незначительных магнитных сигнатурах, которые предоставляют предупреждения лишь за несколько часов до вспышки или коронального выброса массы — событий, способных нарушить работу GPS-связи, привести к сбоям в электросетях и создать угрозу для космонавтов. Новый инструмент, названный PINNBARDS (Physics-Informed Neural Network-Based AR Distribution Simulator), соединяет данные о поверхности Солнца с магнитной динамикой в его недрах, что открывает возможность для прогнозов с недельным запасом времени.
По мнению соавтора исследования д-ра Субхамоя Чаттерджи, понимание того, где и когда появятся крупные активные области, способные вызвать интенсивные вспышки, является давней задачей в области гелиофизики. Именно эти области, насыщенные сложными магнитными полями, являются предвестниками опасных космических событий.
Как функционирует PINNBARDS
Этот инструмент применяет магнитные измерения, полученные с борта Solar Dynamics Observatory с помощью Helioseismic and Magnetic Imager (SDO/HMI). На основе этих данных ИИ восстанавливает состояние магнитных полей под поверхностью, в области так называемой тахоклинической зоны — тонком переходном слое, отделяющем внутреннее стабильное вращение от верхнего турбулентного конвективного слоя звезды.
Эта реконструкция позволяет установить исходные условия для численных моделей эволюции магнитного поля, что, в свою очередь, позволяет прогнозировать местоположение и время появления крупных активных областей до того, как они вызовут вспышку или выброс. Доктор Маусуми Дикпати, ведущий исследователь проекта, подчеркивает, что такие данные крайне важны, так как широта и долгота появления активных регионов определяют направление потока частиц в сторону Земли.
Исследование опубликовано в научном журнале The Astrophysical Journal.
Ранее другие модели на базе ИИ уже применялись для прогнозирования солнечного ветра на несколько дней вперед, демонстрируя улучшение точности до ~45 % по сравнению с традиционными подходами.
Некоторые исследования используют глубокое обучение для трехмерной реконструкции магнитного поля Солнца, что также открывает новые горизонты для прогнозов космической погоды.
Смоделированные с помощью PINNBARDS подповерхностные состояния дают начальные условия для прямых симуляций магнитной эволюции Солнца, открывая возможности для предсказания появления крупных
Фото: hi-tech.mail.ru