NASAのAI、太陽の活動領域を12時間前に予測

NASAのCOFFIES科学センターは、太陽に活動領域が現れる最大12時間前に予測できる機械学習モデルを開発した。このモデルは『Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation』に掲載され、スライディングウィンドウ型トランスフォーマーアーキテクチャを用いて、太陽表面下の音響波と磁場の微妙な変化を検出する。

COFFIESチームには、ニュージャージー工科大学、プリンストン大学、NASAエイムズ研究センターの研究者が参加している。彼らはNASAの太陽力学観測衛星のデータを分析し、エイムズのスーパーコンピュータを利用した。COFFIESの共同研究者であるニュージャージー工科大学のアレクサンダー・コソビチェフ氏は、この技術が太陽の音響パワーのわずかな変化から前兆を特定するもので、「非常に騒がしいオーケストラの中でのリズムのわずかな変化」に例えられると述べた。

活動領域は、黒点として太陽表面に現れる磁場の集中であり、太陽フレアやコロナ質量放出の主な原動力となる。これらは宇宙飛行士に脅威を与え、衛星を機能不全に陥れ、地球上の無線通信を妨害する可能性がある。現在、NOAAの宇宙天気予報センターと米空軍による運用予報では、太陽に既に見えている活動領域を監視してフレア発生確率を推定している。

新しいAIモデルは、太陽活動の長いタイムライン上で固定サイズの視野ウィンドウを移動させ、最近のデータに焦点を当てつつ全体的なパターンを記憶する。これにより、予報官は既に見えている黒点を数えるのではなく、出現する黒点のおよその位置を予測できる。このモデルはまだ運用上のリアルタイム予報には実用化されていないが、チームはさらに多くの既知の太陽現象で検証する計画だ。

COFFIES（太陽の内部と外部における場と流れの結果）は、NASAの3つのDRIVE科学センターの1つで、太陽活動とその11年周期の背後にある相互に関連するプロセスに焦点を当てている。NASAの「月から火星への宇宙天気分析オフィス」の副所長であるミケランジェロ・ロマーノ氏は、このモデルがフレア発生の可能性のある場所を事前に予測する新たな能力を提供し、NASAのミッションをさらに支援できると述べた。

NASAの宇宙天気監視は、月へのアルテミス計画や将来の有人火星ミッションにとって極めて重要である。NASAとNOAAのチームは、宇宙放射線分析グループ、月から火星への宇宙天気分析オフィス、コミュニティ調整モデリングセンターなどで、研究を運用ツールに移行するために協力している。黒点領域の出現予測、特に太陽の裏側での予測は、これらのチームが使用する現在のモデルを補完する可能性がある。