IBMとNASAは、太陽活動が地球や宇宙空間のテクノロジーに与える影響を予測するための、高解像度太陽観測データを分析する最先端オープンソースAIモデル「Surya」を発表しました。サンスクリット語で太陽を意味する「Surya」と名付けられたこのモデルは、太陽のダイナミクスを理解し予測する上で重要な進歩を示しています。
太陽フレアやコロナ質量放出は、衛星の損傷、航空通信の混乱、停電、宇宙飛行士へのリスクを引き起こす可能性があります。宇宙技術への依存度が高まり、深宇宙探査計画が進むにつれて、正確な宇宙天気予報の重要性は増しています。Lloyd'sの試算によると、仮説上の単一の太陽嵐は、5年間で世界経済に最大2兆4000億ドルの損害を与え、予想損失額は170億ドルに達する可能性があります。最近の太陽活動でも、GPSサービスの混乱、航空便の経路変更、衛星の損傷などがすでに発生しており、これらのリスクが浮き彫りになっています。
IBMリサーチ・ヨーロッパのディレクターであるフアン・ベルナベ＝モレノ氏は、Suryaを「宇宙の天気予報」に例え、太陽嵐への備えを悪天候と同様に行う必要性を強調しました。Suryaは、これまでにない太陽活動の予測能力を提供します。従来の宇宙天気予報は、太陽表面の限られた衛星観測に依存しており、正確な予測は歴史的に困難でした。Suryaは、ヘリオ物理学の最大の高解像度データセットでトレーニングされており、太陽フレア、太陽風速、EUV太陽スペクトル、活動領域の出現などの宇宙天気予報タスクの研究と評価を支援します。
初期テストでは、太陽フレア分類の精度が16%向上し、従来の予測方法を大幅に上回りました。Suryaは、フレアが発生すると予想される場所を高解像度画像で最大2時間前に視覚的に予測できるようになりました。このモデルの開発には、NASAの太陽観測衛星（SDO）からの9年間の高解像度太陽観測データが使用されました。このデータは通常のAIトレーニングデータの10倍のサイズであり、効率的な処理のためにカスタムのマルチアーキテクチャソリューションが必要でした。
NASAのチーフ・サイエンス・データ・オフィサーであるケビン・マーフィー氏は、NASAの科学的専門知識を最先端のAIモデルに統合することで、データ駆動型科学を進歩させていると述べています。NASAのヘリオ物理学データでトレーニングされた基盤モデルは、太陽の挙動の分析に前例のない速度と精度をもたらすと信じています。SuryaBenchコレクションには、主要な宇宙天気タスクのためのキュレーションされたヘリオ物理学データセットが用意されており、IBMの地球観測および気象・気候のためのPrithvi基盤モデルを補完します。
Hugging FaceでSuryaを公開することにより、IBMとNASAは、宇宙天気の理解と予測のための高度なツールへのアクセスを民主化しています。この取り組みは、世界中の研究者が専門的なアプリケーションを開発し、宇宙天気による混乱に対する地球規模の準備を強化することを可能にします。