Ученые из Нью-Йоркского университета в Абу-Даби создали ИИ-модель, которая может прогнозировать скорость солнечного ветра на 4 дня вперед с точностью на 45% выше, чем у существующих методов. Система анализирует ультрафиолетовые снимки Солнца вместо текстовых данных, что позволяет выявлять паттерны, связанные с изменениями солнечной активности.
Солнечный ветер — это непрерывный поток заряженных частиц от Солнца, который при ускорении может вызывать серьезные проблемы для спутников и наземной инфраструктуры. В 2022 году мощная солнечная буря SpaceX потеряла 40 спутников Starlink, что наглядно показало критическую важность точного прогнозирования космической погоды.
Команда под руководством Датта раджа Дхури обучила нейросеть на высококачественных УФ-изображениях с NASA Solar Dynamics Observatory в сочетании с историческими данными о солнечном ветре. Результат впечатляет: точность прогноза выросла на 45% по сравнению с текущими операционными моделями и на 20% по сравнению с предыдущими ИИ-подходами.
Исследование опубликовано в The Astrophysical Journal Supplement Series и демонстрирует, как машинное обучение может решать одну из самых сложных задач космической науки. Более надежные прогнозы позволят лучше защищать спутники, навигационные системы и энергетическую инфраструктуру от разрушительного воздействия космической погоды.
Источник новости и обложки: www.sciencedaily.com
