太陽磁場のAIモデリングが宇宙天気予報の精度を飛躍的に向上

ハワイ大学天文学研究所（IfA）の研究チームが、人工知能（AI）を活用した新たな手法を開発しました。この手法により、太陽の磁場をこれまで以上に詳細な三次元マップとして作成することが可能になります。この技術革新は、ダニエル・K・イノウエ太陽望遠鏡（DKIST）から得られる観測データを活用する科学研究を強力に後押しするものです。研究成果は権威ある学術誌『The Astrophysical Journal』に掲載されました。

IfAの主任研究員であり博士課程の学生であるカイ・ヤング氏は、この成果の重要性を強調しています。特に現在の時期において、太陽は地球の技術システムを混乱させる可能性のある強力な宇宙天気の源であり続けているため、この進歩は極めて時宜を得たものです。太陽の磁場こそが、太陽フレアやコロナ質量放出（CME）といった爆発現象の原動力であり、これらは人工衛星、電力網、そして地球規模の通信網にとって深刻な脅威となります。

従来の太陽磁場測定法には、根本的な課題が存在していました。具体的には、磁場の傾き（地球に向かっているか、地球から離れているか）を確定する際の不確実性や、磁気構造の真の高さを決定することの難しさです。これらの制約が、信頼性の高い予測に不可欠な、正確な三次元モデルの構築を妨げてきました。

これらの障壁を乗り越えるため、研究チームは「ハレアカラ・ディスアンビギュイティ・デコーダー（Haleakalā Disambiguation Decoder）」と名付けられた機械学習システムを考案しました。このアルゴリズムは、実測された観測データと、磁場が閉じた連続したループを形成するという物理法則とを統合します。この物理的制約を利用することで、AIシステムは磁場方向決定における180度の角度的な曖昧さを解消し、磁気層の真の高さを高い精度で推定できるようになります。

この手法の有効性は、穏やかな領域、活動領域、そして黒点を含む複雑なコンピューターモデルを用いて検証されました。AIによるデータ解釈能力の向上は、ハワイのマウナ・ケア山頂に設置されたDKISTから得られる超高解像度の画像と照らし合わせることで、特に価値を発揮します。ハレアカラ・デコーダーを用いることで、科学者たちは太陽圏の三次元マップをより信頼性高く作成し、太陽大気中のベクトル電流を特定できるようになります。これにより、強力な太陽爆発を引き起こすメカニズムの解明が深まります。

宇宙天気予報の精度の向上は、実用的な意義を持っています。2019年12月に始まった現在の太陽活動周期25は、NOAAによる改訂予測では、2024年11月から2026年3月の間に活動の極大期を迎えるとされています。このAI技術によって達成される太陽現象の引き金に関する理解の深化は、インフラストラクチャを保護し、事前に警告を発するために極めて重要です。この計算作業の規模は、NSFのスーパーコンピューター「Cheyenne」上で1,000万時間以上の処理時間を費やし、SPIn4Dプロジェクトによって生成された120テラバイトのシミュレーション観測データによって裏付けられています。