Компанії IBM та NASA представили Surya, нову модель штучного інтелекту з відкритим кодом, призначену для аналізу сонячних даних високої роздільної здатності. Ця передова модель має на меті передбачити, як сонячна активність може вплинути на технології на Землі та в космосі.
Назва "Surya", що походить від санскритського слова "Сонце", відображає основну мету моделі – розуміння та передбачення сонячної динаміки. Сонце, незважаючи на свою відстань, суттєво впливає на наше повсякденне життя. Сонячні спалахи та корональні викиди маси можуть пошкоджувати супутники, порушувати повітряне сполучення, спричиняти збої в електромережах та становити ризик для астронавтів. Точне прогнозування космічної погоди стає все більш критичним з огляду на зростаючу залежність від космічних технологій та плани щодо дослідження глибокого космосу.
Оцінка ризиків від Lloyd's свідчить, що одна гіпотетична сонячна буря може коштувати світовій економіці до 2,4 трильйона доларів протягом п'яти років, з очікуваною втратою у 17 мільярдів доларів. Нещодавні сонячні події вже спричинили перебої в роботі GPS, відхилення рейсів та пошкодження супутників, підкреслюючи ці ризики.
Хуан Бернабе-Морено, директор IBM Research Europe, порівняв Surya з "прогнозом погоди для космосу". Він наголосив на необхідності підготовки до сонячних бур так само, як до несприятливих погодних явищ, зазначивши, що Surya надає безпрецедентну можливість передбачати сонячну активність. Традиційне прогнозування космічної погоди спирається на часткові зображення поверхні Сонця з супутників, що історично ускладнювало точне прогнозування. Surya вирішує цю проблему, навчаючись на найбільшому наборі даних геліофізики високої роздільної здатності, допомагаючи дослідникам вивчати та краще оцінювати завдання прогнозування космічної погоди. Ці завдання включають прогнозування сонячних спалахів, швидкості сонячного вітру, EUV сонячних спектрів та появи активних областей на Сонці.
Початкові тести показали 16% покращення точності класифікації сонячних спалахів, що є суттєвим досягненням порівняно з попередніми методами. Surya тепер може візуально прогнозувати сонячні спалахи, надаючи зображення високої роздільної здатності місця, де очікується спалах, за дві години до події. Розробка Surya включала величезні технічні виклики. Модель навчалася на дев'яти роках даних сонячних спостережень високої роздільної здатності від Сонячної динамічної обсерваторії NASA. Величезний обсяг цих даних, що в десять разів перевищує типові дані для навчання ШІ, вимагав спеціального рішення з мультиархітектурним підходом для ефективної обробки.
Кевін Мерфі, головний науковий співробітник NASA з даних, зазначив, що вони просувають науку, керовану даними, інтегруючи науковий досвід NASA у передові моделі ШІ. Він вважає, що базова модель, навчена на геліофізичних даних NASA, дозволить досягти безпрецедентної швидкості та точності в аналізі сонячної поведінки. Курований набір даних геліофізики для ключових завдань космічної погоди доступний у колекції SuryaBench. Surya доповнює базові моделі IBM Prithvi для спостереження за Землею та прогнозування погоди/клімату. У 2024 році IBM та NASA випустили модель Prithvi WxC для коротко- та довгострокових прогнозів погоди та клімату. Роблячи Surya доступною на Hugging Face, IBM та NASA демократизують доступ до передових інструментів для розуміння та прогнозування космічної погоди. Ця ініціатива надає дослідникам у всьому світі можливість розробляти спеціалізовані додатки та підвищувати глобальну готовність до космічних погодних збоїв.