NASA AI, 태양 활동 지역 12시간 전 예측

NASA의 COFFIES 과학 센터는 태양 활동 지역의 출현을 최대 12시간 전에 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다. 이 모델은 'Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation'에 소개되었으며, 슬라이딩 윈도우 트랜스포머 구조를 사용하여 태양 표면 아래의 음향파와 자기장의 미세한 변화를 감지한다.

COFFIES 팀에는 뉴저지 공과대학(NJIT), 프린스턴 대학, NASA 에임스 연구센터의 연구원들이 포함되어 있다. 이들은 NASA의 태양 역학 관측소(SDO) 데이터를 분석했고, 에임스의 슈퍼컴퓨팅 자원을 활용했다. NJIT의 COFFIES 공동 연구책임자 알렉산더 코소비체프는 이 기술이 태양의 음향 출력의 미세한 변화에서 전조를 식별한다며, 이를 '매우 시끄러운 오케스트라에서 리듬의 약간의 변화'에 비유했다.

활동 지역은 태양 표면을 뚫고 나오는 자기장의 집중으로 흑점으로 나타난다. 이들은 태양 플레어와 코로나 질량 방출의 주요 원인으로, 우주비행사를 위협하고 위성을 무력화시키며 지구의 무선 통신을 방해할 수 있다. 현재 NOAA의 우주 기상 예보 센터와 미 공군의 운영 예보는 이미 보이는 활동 지역을 모니터링하여 플레어 확률을 추정한다.

새로운 AI 모델은 고정 크기의 보기 창을 긴 태양 활동 타임라인에 걸쳐 이동시키며, 최근 데이터에 집중하면서 전체 패턴을 기억한다. 이를 통해 예보관은 이미 보이는 흑점 수를 세는 대신 출현할 흑점의 대략적인 위치를 예측할 수 있다. 이 모델은 아직 실시간 운영 예보에 사용할 준비가 되지 않았지만, 팀은 더 많은 알려진 태양 이벤트를 대상으로 검증할 계획이다.

COFFIES는 '태양 내부와 외부의 장과 흐름의 결과'의 약자로, NASA의 세 개의 DRIVE 과학 센터 중 하나이다. 이 센터는 태양 활동과 11년 주기의 배후에 있는 상호 연결된 과정에 초점을 맞춘다. NASA의 달-화성 우주 기상 분석 사무소 부소장 미켈란젤로 로마노는 이 모델이 잠재적 플레어 위치를 사전에 예측하는 새로운 기능을 제공하여 NASA 임무에 추가 지원을 할 수 있다고 말했다.

NASA의 우주 기상 모니터링은 달 탐사 아르테미스 임무와 미래의 유인 화성 임무에 중요하다. NASA와 NOAA의 여러 팀은 연구를 운영 도구로 전환하기 위해 협력하고 있으며, 여기에는 우주 방사선 분석 그룹, 달-화성 우주 기상 분석 사무소, 커뮤니티 조정 모델링 센터가 포함된다. 특히 태양의 뒷면에서의 흑점 지역 출현 예측은 이들 팀이 사용하는 현재 모델을 보완할 수 있다.