IBM и NASA представили новую модель искусственного интеллекта Surya, разработанную для прогнозирования космической погоды. Эта модель с открытым исходным кодом анализирует данные высокого разрешения о солнечной активности, предсказывая ее потенциальное воздействие на земные и космические технологии.
Название «Surya», происходящее от санскритского слова, означающего «Солнце», отражает основную цель модели — понимание и предвидение солнечной динамики. Солнечные вспышки и корональные выбросы массы могут нанести ущерб спутникам, нарушить авиационную связь, вызвать отключение электроэнергии и представлять опасность для астронавтов. Точное прогнозирование космической погоды становится все более важным в условиях растущей зависимости от космических технологий и планов освоения дальнего космоса.
По оценкам Lloyd's, одна гипотетическая солнечная буря может обойтись мировой экономике до 2,4 триллиона долларов в течение пяти лет, при этом ожидаемые убытки составят 17 миллиардов долларов. Недавние солнечные события уже привели к сбоям в работе GPS, изменению маршрутов полетов и повреждению спутников, что подчеркивает эти риски.
Хуан Бернабе-Морено, директор IBM Research Europe, сравнил Surya с «прогнозом погоды для космоса», подчеркнув необходимость подготовки к солнечным бурям так же, как к неблагоприятным погодным явлениям. Surya предоставляет беспрецедентную возможность предвидеть надвигающуюся солнечную активность. В отличие от традиционных методов прогнозирования, основанных на частичных видах поверхности Солнца, Surya обучалась на крупнейшем наборе данных гелиофизики высокого разрешения, охватывающем девять лет наблюдений с Солнечной динамической обсерватории NASA (SDO). Этот массив данных, в десять раз превышающий типичные объемы данных для обучения ИИ, потребовал создания специального многоархитектурного решения для эффективной обработки.
Первоначальные испытания показали 16%-ное улучшение точности классификации солнечных вспышек по сравнению с предыдущими методами. Surya теперь способна визуально предсказывать солнечные вспышки, предоставляя изображение высокого разрешения с указанием ожидаемого места вспышки за два часа до события. Модель также превосходит существующие эталонные показатели в прогнозировании солнечных вспышек класса M/X с 24-часовой бинарной классификацией.
Кевин Мерфи, главный научный сотрудник NASA по данным, отметил, что интеграция научного опыта NASA в передовые модели ИИ способствует развитию науки, основанной на данных. Он считает, что фундаментальная модель, обученная на гелиофизических данных NASA, обеспечит беспрецедентную скорость и точность в анализе солнечного поведения. Курированный набор гелиофизических данных для ключевых задач космической погоды доступен в коллекции SuryaBench. Surya дополняет фундаментальные модели IBM Prithvi для наблюдения за Землей и прогнозирования погоды/климата. В 2024 году IBM и NASA выпустили модель Prithvi WxC для краткосрочных и долгосрочных прогнозов погоды и климата.
Предоставляя Surya на платформе Hugging Face, IBM и NASA демократизируют доступ к передовым инструментам для понимания и прогнозирования космической погоды. Эта инициатива позволяет исследователям по всему миру разрабатывать специализированные приложения и повышать глобальную готовность к нарушениям космической погоды. Например, в феврале 2022 года Starlink потерял 38 из 49 запущенных спутников из-за геомагнитных бурь, вызванных солнечной активностью, а в мае 2024 года сервис спутникового широкополосного доступа Starlink также пострадал от сбоя, вызванного солнечной активностью.