IBM और NASA का सूर्य पर AI का नया मॉडल: सौर तूफानों की भविष्यवाणी में क्रांति

अंतरिक्ष के मौसम की भविष्यवाणी के लिए IBM और NASA ने मिलकर एक अभूतपूर्व AI मॉडल, 'सूर्या' (Surya) लॉन्च किया है। यह ओपन-सोर्स AI मॉडल सूर्य से संबंधित उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे पृथ्वी और अंतरिक्ष में हमारी प्रौद्योगिकियों पर सौर गतिविधि के प्रभाव का अनुमान लगाया जा सके। 'सूर्या' नाम संस्कृत के 'सूर्य' शब्द से लिया गया है, जो सूर्य की गतिशीलता को समझने और उसका पूर्वानुमान लगाने के इसके मुख्य उद्देश्य को दर्शाता है।

सूर्य, अपनी दूरी के बावजूद, हमारे दैनिक जीवन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। सौर ज्वालाएं (solar flares) और कोरोनल मास इजेक्शन (coronal mass ejections) उपग्रहों को नुकसान पहुंचा सकते हैं, हवाई संचार को बाधित कर सकते हैं, बिजली गुल कर सकते हैं और अंतरिक्ष यात्रियों के लिए जोखिम पैदा कर सकते हैं। अंतरिक्ष प्रौद्योगिकियों पर बढ़ती निर्भरता और गहरे अंतरिक्ष अन्वेषण की योजनाओं के साथ, सटीक अंतरिक्ष मौसम पूर्वानुमान तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। एक अनुमान के अनुसार, एक अकेला काल्पनिक सौर तूफान वैश्विक अर्थव्यवस्था को पांच वर्षों में 2.4 ट्रिलियन डॉलर तक का नुकसान पहुंचा सकता है। हाल की सौर घटनाओं ने पहले ही GPS सेवाओं में व्यवधान, उड़ान विचलन और उपग्रह क्षति का कारण बना है, जो इन जोखिमों को उजागर करता है।

IBM रिसर्च यूरोप के निदेशक, जुआन बर्नबे-मोरेनो ने सूर्या को 'अंतरिक्ष के लिए मौसम की रिपोर्ट' बताया है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि हमें सौर तूफानों के लिए उसी तरह तैयारी करनी चाहिए जैसे हम प्रतिकूल मौसम की घटनाओं के लिए करते हैं। सूर्या आने वाली सौर गतिविधि का अनुमान लगाने की अभूतपूर्व क्षमता प्रदान करता है। पारंपरिक अंतरिक्ष मौसम पूर्वानुमान सूर्य की सतह के आंशिक उपग्रह दृश्यों पर निर्भर करता है, जिससे सटीक भविष्यवाणी ऐतिहासिक रूप से कठिन रही है। सूर्या इस चुनौती का समाधान करता है, क्योंकि इसे खगोल भौतिकी के सबसे बड़े उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। यह मॉडल शोधकर्ताओं को सौर ज्वालाओं, सौर हवा की गति, EUV सौर स्पेक्ट्रा और सूर्य पर सक्रिय क्षेत्रों के उद्भव का पूर्वानुमान लगाने में सहायता करता है। प्रारंभिक परीक्षणों में सौर ज्वाला वर्गीकरण सटीकता में 16% का सुधार देखा गया, जो पिछले तरीकों की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। सूर्या अब दो घंटे पहले तक सौर ज्वालाओं का दृश्य पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है, जिससे यह पता चलता है कि ज्वाला कहाँ अपेक्षित है।

इस मॉडल को विकसित करने में बड़ी तकनीकी चुनौतियाँ शामिल थीं, क्योंकि इसे NASA के सोलर डायनेमिक्स ऑब्जर्वेटरी (SDO) से नौ साल के उच्च-रिज़ॉल्यूशन सौर अवलोकन डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। इस डेटा का विशाल आकार, जो सामान्य AI प्रशिक्षण डेटा से दस गुना बड़ा है, ने कुशल प्रबंधन के लिए एक कस्टम मल्टी-आर्किटेक्चर समाधान की आवश्यकता को जन्म दिया। NASA के मुख्य विज्ञान डेटा अधिकारी, केविन मर्फी ने कहा कि वे NASA की वैज्ञानिक विशेषज्ञता को अत्याधुनिक AI मॉडल में एकीकृत करके डेटा-संचालित विज्ञान को आगे बढ़ा रहे हैं। उनका मानना है कि NASA के खगोल भौतिकी डेटा पर प्रशिक्षित एक मूलभूत मॉडल सौर व्यवहार के विश्लेषण में अभूतपूर्व गति और सटीकता प्रदान करेगा। SuryaBench संग्रह में प्रमुख अंतरिक्ष मौसम कार्यों के लिए क्यूरेटेड खगोल भौतिकी डेटासेट उपलब्ध है। यह IBM के पृथ्वी अवलोकन और मौसम/जलवायु के लिए Prithvi मूलभूत मॉडल का पूरक है। 2024 में, IBM और NASA ने अल्पकालिक और दीर्घकालिक मौसम और जलवायु अनुमानों के लिए Prithvi WxC मॉडल जारी किया था। Surya को Hugging Face पर उपलब्ध कराकर, IBM और NASA अंतरिक्ष मौसम की समझ और भविष्यवाणी के लिए उन्नत उपकरणों तक पहुंच को लोकतांत्रिक बना रहे हैं। यह पहल वैश्विक शोधकर्ताओं को विशेष अनुप्रयोग विकसित करने और अंतरिक्ष मौसम व्यवधानों के खिलाफ वैश्विक तैयारी को बढ़ाने के लिए सशक्त बनाती है।

यह ध्यान देने योग्य है कि 2022 में स्टारलिंक ने सौर-संचालित भू-चुंबकीय तूफानों के कारण अपने 49 उपग्रहों में से 38 खो दिए थे, और मई 2024 में भी इसी तरह की घटना हुई थी, जो इस तकनीक की आवश्यकता को और रेखांकित करती है।