1174
Искусственный интеллект открывает новые возможности прогнозирования мощных солнечных бурь, что позволяет человечеству заранее готовиться к возможным последствиям влияния корональных выбросов массы (CME) на Землю.
Солнце, хотя и кажется неизменным, является динамическим шаром плазмы, где магнитные процессы могут приводить к мощным солнечным вспышкам и выбросам плазмы в космос. Выбросы корональной массы — это массивные плазменные облака, образующиеся вследствие изменений в магнитном поле Солнца, и они могут достигать Земли в течение нескольких дней. Как отмечают ученые, "CME могут двигаться со скоростью от нескольких сотен до нескольких тысяч километров в секунду, иногда достигая Земли за несколько дней, если их траектория направлена в нашем направлении".
Взаимодействие CME с магнитосферой Земли может вызвать геомагнитные бури, угрожающие спутниковой связи, электросетям и системам GPS. Кроме того, такие явления могут вызвать полярные сияния, создавая впечатляющие световые шоу в полярных регионах. Одной из основных проблем для астрономов является точное прогнозирование времени и мощности солнечных вспышек, ведь их непредсказуемость усложняет защиту критических инфраструктур.
Новейшее исследование под руководством Сабрины Гуаставино из Университета Генуи продемонстрировало возможности искусственного интеллекта в анализе солнечной активности. Алгоритмы машинного обучения были обучены многолетним данным о солнечных вспышках, что позволило им выявлять скрытые закономерности в магнитных процессах Солнца.
Один из ключевых тестов новой технологии состоялся во время событий мая 2024 года, когда в активном регионе Солнца AR13664 произошла мощная вспышка класса X8.7. Используя ИИ, ученые смогли предсказать появление этой вспышки, а также оценить скорость и время путешествия CME на Землю. Результаты подтвердили точность прогнозов, что открывает новые возможности для раннего предупреждения о космических бурях.
Применение искусственного интеллекта в солнечной физике оказывает значительное практическое влияние.
Своевременное прогнозирование таких событий позволит правительствам, авиационным компаниям и операторам спутниковых систем принять меры по уменьшению рисков.
Развитие способов прогнозирования солнечной активности является принципиальным шагом в обеспечении стабильности критической инфраструктуры Земли. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет более точно оценивать опасность космической погоды, что имеет особое значение в условиях растущей зависимости человечества от технологий. Кроме того, это открывает перспективы более точного предсказания появления полярных сияний, что станет интересным аспектом для астрономов-любителей и любителей наблюдений за небом.
