IBMとNASA、危険な太陽嵐の予測を加速させるオープンソースのSurya AIを開発

IBMリサーチ テクノロジー企業IBMの研究開発部門であるは、NASAと提携して、宇宙飛行士、衛星、電力網、地球上の通信に危険をもたらす可能性のある激しい太陽の爆発を前例のない速度で予測するように設計された太陽物理学の新しいAIモデルであるSuryaをオープンソース化すると発表した。

NASAの太陽観測衛星（SDO）は、過去15年間、太陽活動の理解を深めるために太陽を継続的に監視してきましたが、収集したデータの多くは未解明のままです。SDOの打ち上げ当時、人工知能ツールはまだ初期段階にあり、連続的に送られてくる画像を完全に分析することは困難でした。

太陽物理学における初の基礎モデルと称されるSuryaは、このギャップを埋めるものです。IBM、NASA、そして8つの研究センターの研究者たちは、SDOの生データを処理することで、宇宙と地球の両方のシステムに影響を及ぼす可能性のある危険な太陽現象を予測できるAIモデルを開発しました。

サンスクリット語で「太陽」を意味するSuryaは、現在Hugging Face、GitHub、そして地理空間AIモデルの微調整に利用できるIBMのTerraTorchライブラリを通じて公開されています。Suryaと並行して、チームはSuryaBenchをリリースしました。これは、宇宙天気予報だけでなく、より広範な太陽研究のためのアプリケーションの開発と評価を促進するために設計された、厳選されたデータセットとベンチマークのセットです。

地球上の激しい嵐の予測は既に困難ですが、太陽嵐の予測はさらに複雑になります。太陽フレアは太陽の磁場を突き破って発生し、その光が地球に到達するまでには約8分かかります。この遅延は、宇宙飛行士、衛星、そして地球上のインフラに影響を及ぼす前に、太陽活動の早期警報を発する予測モデルの必要性を浮き彫りにしています。

Surya AI、強化された太陽フレア予測と磁気マッピングで太陽圏予測を前進

IBMのSuryaイニシアチブは、アルゴリズムを大規模に開発、テスト、改良することを可能にする生成的かつ自動化された手法を採用するという、より大規模な戦略を反映しています。このプロジェクトは、 IBM AI を単なるツールとしてではなく、科学的探究の貢献者や推進者としてとらえるという氏の視点。

太陽観測衛星（SDO）は、地球の周囲を周回する軌道を維持し、太陽の安定した観測データを提供しています。複数の波長帯にわたって12秒ごとに画像を撮影し、太陽の表面温度約5,500℃から、大気圏の最外層であるコロナの温度約2万℃に至るまで、太陽の各層の温度変化を明らかにしています。さらに、SDOは太陽の磁気活動のマッピングを行い、出現する黒点を白色光で捉え、表面のプラズマバブルの速度を測定し、磁力線のねじれや絡み合いを追跡しています。

Suryaの学習にあたり、研究者らは4096年間分のSDOデータを使用し、まず様々なデータタイプを調和させ、次にAIアーキテクチャを用いて情報処理を試みました。最終モデルは、スペクトルゲーティング機構を備えた長短視覚変換装置を用いることで、SDOの高解像度4096 x 5ピクセル画像を処理できるようになりました。これらの画像は、一般的な画像データよりも最大XNUMX倍の詳細度を誇ります。スペクトルゲーティングは、メモリ使用量を約XNUMX%削減し、データセットからのノイズ除去にも役立ちました。

Prithvi氏とのこれまでの研究では、地球の衛星画像が部分的に不明瞭なため、モデルを用いて再構成していましたが、Suryaは連続画像に基づいてSDOが1時間後に観測する内容を予測するように訓練されました。その後、予測値は実際の観測結果と比較され、精度が測定されました。太陽の幾何学、磁気構造、差動回転といった重要な要素をモデルに推論させることで、研究者たちはSuryaを様々な科学的応用に活用できるようにすることを目指しました。当初、研究チームは太陽の赤道での自転速度が極よりも速いことを明示的にコード化しようと試みましたが、データからこの挙動をモデルに学習させることがより効果的であることが判明し、結果として性能が向上しました。

Suryaは、太陽フレア予測を含む優れた予測能力を実証しました。現在の手法では科学者がフレアの発生を16時間前に予測できるのに対し、Suryaは視覚データを用いてXNUMX時間の先行予測を実現しました。また、初期テストでは太陽フレアの分類精度がXNUMX%向上したことが示され、これは既存の技術を大きく上回る進歩であり、Suryaはこのレベルの早期警報を提供できる最初のモデルとなる可能性があります。

SuryaとSuryaBenchは、太陽活動と宇宙天気の影響をAIで予測することを可能にします

SuryaとSuryaBenchは、人工知能の専門知識を持たない科学者でも、AIを活用した太陽研究を利用できるように設計されています。SuryaBenchは、太陽フレアの予測、太陽風の速度予測、太陽コロナの磁気構造の解析など、主要な宇宙天気予報タスクのための厳選されたデータセットとベンチマークを提供します。これらのツールは、太陽活動が静かな時期に太陽風が強まる理由など、長年の疑問にも取り組んでいます。

データセットは、太陽の活動領域、つまり磁気エネルギーが蓄積され、太陽フレアやコロナ質量放出などの爆発が発生する表面の暗点に焦点を当てています。これらの現象は地球の磁場と相互作用し、衛星、通信、電力システムに混乱をもたらす可能性があります。訓練によって AIモデル これらのデータに基づいて、Surya は太陽活動を数時間前に予測し、宇宙天気災害に対する早期警報機能を向上させます。

SuryaBenchには、極端紫外線の検出や、太陽大気中の磁力線の蓄積を監視するアプリケーションが含まれています。磁力線は太陽風を危険な速度まで加速させる可能性があります。これらの情報を統合することで、科学者は太陽活動が地球に与える影響、特に衛星、電力網、通信インフラへの影響をより正確に予測できるようになります。

Surya と SuryaBench を組み合わせることで、太陽現象を理解し予測するための新しい AI 駆動型フレームワークが提供され、潜在的に危険な太陽現象をより迅速かつ正確に予測できるようになり、研究者には宇宙天気の脅威に積極的に対応するためのツールが提供されます。