NASA kuria naują Saulę. „Norime išgelbėti Žemę“ (Foto, Video) ()
IBM ir NASA pristatė „Surya“ – virtualią Saulės simuliaciją, kuri, pasitelkiant pažangų dirbtinio intelekto modelį, turėtų sukelti revoliuciją Saulės tyrimuose.
© Ekrano kopija | https://x.com/NASA360/status/1958204886421540914
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
Naujoji simuliacija ne tik leis geriau suprasti Saulės klimatą, bet ir žymiai tiksliau prognozuoti Saulės žybsnius, kurie kelia grėsmę astronautams ir ryšių infrastruktūrai Žemėje.
„Surya“ buvo sukurta remiantis devynerius metus NASA Saulės dinamikos observatorijos (SDO, Solar Dynamics Observatory) surinktais duomenimis. Nuo 2010 m. erdvėlaivis nuolat stebėjo Saulę, kas 12 sekundžių darydamas didelės raiškos vaizdus skirtingais bangos ilgiais, taip leisdamas įvertinti žvaigždės sluoksnių temperatūrą. SDO taip pat atlieka tikslius magnetinio lauko matavimus, kurie yra labai svarbūs norint suprasti energijos srautus ir prognozuoti Saulės audras.
Solar flares can disrupt flights, satellites, GPS, and even our power grid.
— NASA 360 (@NASA360) August 20, 2025
NASA’s new Surya model uses AI to predict these solar events faster and more accurately than ever, helping protect technology we all depend on.
Read more: https://t.co/e6vtAAzWrT pic.twitter.com/Dci1t4CgVl
|
Mokslininkai pastebi, kad Žemės temperatūros padidėjimas padidėjusio Saulės aktyvumo laikotarpiais yra susijęs su padidėjusiu seisminiu aktyvumu planetos paviršiuje.
Dėl SDO duomenų apimties ir sudėtingumo Saulės fizikos tyrėjai jau daugelį metų susiduria su iššūkiais. Pasak IBM, „Surya“ kūrimo komanda sukūrė skaitmeninį Saulės dvynį, kuris gali prisitaikyti prie įvairių mokslinių scenarijų. Darbas prasidėjo nuo duomenų formatų standartizavimo, kad modelis galėtų nuosekliai apdoroti duomenis.
Kitame etape buvo panaudota dirbtinio intelekto architektūra, pagrįsta vadinamuoju tolimojo nuotolio matymo transformatoriumi. Ši architektūra leidžia atlikti išsamią labai didelės skiriamosios gebos vaizdų analizę ir atpažinti ryšius tarp jų elementų, neatsižvelgiant į atstumą.
„Surya“ pranašumai, palyginti su esamais sprendimais
Vienas iš pagrindinių „Surya“ privalumų yra gebėjimas mokytis tiesiogiai iš neapdorotų duomenų, be išankstinės analizės ir ženklinimo. Tai leidžia modeliui greitai prisitaikyti prie naujų užduočių ir generuoti patikimas prognozes per trumpesnį laiką nei tradiciniai algoritmai.
IBM and NASA Create Digital Twin of the Sun ‘Surya’ to Predict Solar Flares #NASA #IBM #DigitalTwin #Surya #SpaceWeather #NASAUpdates #IBMResearch #Surya #SolarFlares #SpaceNews #DigitalTwin pic.twitter.com/X0ZJ5JAIi8
— Soochit (@Soochit01) August 25, 2025
Bandymuose „Surya“ pademonstravo didelį lankstumą, integruodama duomenis iš kitų kosminių misijų, tokių kaip „Parker Solar Probe“ ir „Solar and Heliospheric Observatory“. Modelis taip pat gerai prognozavo saulės žybsnių aktyvumą ir saulės vėjo greitį.
Pasak IBM, ankstesni prognozavimo modeliai galėjo numatyti Saulės išsiveržimą keliomis valandomis iš anksto, remdamiesi signalais iš konkrečių Saulės sričių. Tačiau, kaip pabrėžia bendrovė, „Surya“ įgalino dviejų valandų įspėjimą, naudodama vizualinę analizę. Pradiniai bandymai taip pat parodė 16 % geresnį Saulės blyksnių klasifikavimo tikslumą, palyginti su ankstesniais metodais, o tai yra didelė pažanga šioje srityje.
„Surya“ modelis dabar pasiekiamas „Hugging Face“, „GitHub“ ir „IBM TerraTorch“ bibliotekoje. NASA pažymi, kad nors įrankis buvo sukurtas heliofizikos tyrimams, jo architektūra gali būti sėkmingai taikoma ir kitose mokslo srityse, pavyzdžiui, planetų moksle ir Žemės stebėjime.
Saulės audros kelia didelę grėsmę
Su saulės audromis susijusi rizika yra didelė. Stiprios saulės audros gali sukelti elektromagnetinius trukdžius, elektros tinklo sutrikimus ir jonosferos sutrikimus. Dėl to kyla pavojus pagrindinėms šiuolaikinio pasaulio sistemoms, įskaitant GPS navigaciją, palydovų veikimą, interneto ryšį ir radijo perdavimą.
NASA duomenų mokslo direktorius Kevinas Murphy paaiškino, kad sukūrus bazinį modelį, apmokytą remiantis Saulės duomenimis, galima analizuoti sudėtingą Saulės elgseną precedento neturinčiu greičiu ir tikslumu. Jis mano, kad tai atveria naujų galimybių suprasti Saulės aktyvumo poveikį technologijoms ir sistemoms, kurios palaiko kasdienį žmonių gyvenimą.
