NASAがAIによる太陽フレア・活動領域の早期予測研究を推進
NASAのSDO観測データをTransformerで解析し、太陽内部の磁場変化や音響活動から未知の活動領域を平均約9時間前に識別する研究が進められている。現時点ではリアルタイム運用や予報には未対応で、誤警報などの課題が残るが、実用化すれば宇宙飛行士や衛星の安全対策を早められる可能性がある。
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NASAのCOFFIES、AIで嵐の活動領域を予測
- 太陽内部を上昇する磁場が生む音波や磁場の微細な変化を、SDO観測データから捉える。 - 長い時系列向けのTransformerで、可視化前の黒点候補の位置も推定。 - 現時点では運用予報に未対応で、今後は既知の太陽イベントで検証・改良する予定。実用化すれば宇宙飛行士や衛星の安全対策を早められるぽい。
新AI、太陽噴火の兆候を数時間前に検知
- NJIT主導のEarlyDetectは、NASAのSDOが観測した音響活動と磁場データをTransformerで解析します。 - 未知の活動領域に対し、平均9.24時間前の兆候を識別し、従来手法を上回りました。 - ただしリアルタイム運用前で、誤警報や遅れがあり、活動領域の出現がフレアやCMEを意味するとは限りません。 - 研究チームは検証拡大に加え、公開データセットSolAREDと解析用ポータルを提供しています。