NASA와 IBM은 더 빠른 속도와 정확도로 태양 플레어를 예측하도록 설계된 새로운 오픈 소스 인공 지능 모델 인 Surya를 공동으로 개발했습니다. “Sun”의 산스크리트어 단어에서 파생 된 366m-Parameter AI 모델은 태양 활동을 분석하여 태양 플레어와 같은 이벤트와 지구에 대한 잠재적 영향을 예측합니다.
현재 태양 플레어 예측은 태양과 NOAA의 우주 기상 예측 센터를 모니터링하는기구에 의존합니다. 태양 플레어가 분출되면 NOAA는 지구에 영향을 미칠지 여부를 예측합니다. Surya는 AI를 활용하여 태양 데이터를보다 효율적으로 분석하여 이러한 기존 방법을 개선하는 것을 목표로합니다.
Github 페이지에 따르면 Surya는“시공간 변압기를 통해 일반적인 정교성 표현을 배우고 태양 플레어 예측, 활성 지역 세분화, 태양풍 예측 및 EUV 스펙트럼 모델링에서 최첨단 성능을 가능하게합니다.” 이 모델은 2010 년부터 8 개의 다른 연구 센터의 데이터와 함께 태양을 모니터링 한 NASA의 SO (Solar Dynamic Observatory)의 데이터를 사용하여 교육을 받았습니다.
Southwest Research Institute의 Solar Physicist이자 Surya의 수석 연구원 인 Andrés Muñoz-Jaramillo는 다음과 같이 말했습니다 :“우리는 지구에 가장 긴 리드 타임을주고 싶습니다. 우리의 희망은 우리가 실행 가능한 통찰력을 추출 할 수 있도록 시간을 통해 스타의 진화 뒤에 모든 중요한 과정을 배웠습니다.” 연구원들은 Surya가 지구에 영향을 줄 수있는 지구상 폭풍에 대한 경고에 대한 더 긴 리드 타임을 제공하기를 희망합니다.
개선 된 태양 플레어 예측의 잠재적 이점 중 하나는 오로라를 미리 예측하는 능력입니다. Aurora Borealis 또는 북극광은 지구의 자기장과 상호 작용하는 기하학적 폭풍의 결과입니다. 이러한 폭풍을 일찍 예측함으로써 과학자들은 오로라가 언제 어디서 보이는지에 대해 더 잘 추정 할 수 있습니다.
IBM은 Surya가 기존 예측 방법을 향상시킬 수있는 잠재력을 강조합니다. Surya 이전에 NASA는 태양 코로나에서 빛의 섬광을 관찰하여 태양 플레어를 예측하는 것과 같은 방법을 사용했습니다. NOAA에는 고유 한 예측 방법이 있지만 제한 사항이 있습니다. IBM은 Surya가 이러한 예측의 정확성과 적시성을 향상시킬 수 있다고 생각합니다.
IBM의 NASA와의 과학적 협력 담당 이사 인 Juan Bernabé-Moreno는 다음과 같이 말했습니다 :“우리는 2023 년 이래 NASA로 기술 한계를 추진하는이 여행에 참여해 왔으며, 선구적인 기초 AI 모델을 전달하여 지구에 대한 비공식적 인 이해를 얻었습니다. 우리는 Surya와 함께 첫 번째 기초 모델을 만들었습니다.
NASA의 태양 동적 전망대는 태양의 기본 물리학을 이해하기 위해 만들어졌지만,이 과정은 답이없는 많은 질문으로 인해 느 렸습니다. Surya는 태양 활동에 대한 우리의 이해와 지구에 미치는 영향을 가속화하기 위해 AI를 활용하는 데 한 걸음 앞으로 나아갈 수 있습니다.
