IBM và NASA mở mã nguồn Surya AI để tăng tốc dự đoán các cơn bão mặt trời nguy hiểm

Nghiên cứu của IBM , bộ phận nghiên cứu và phát triển của công ty công nghệ IBM, đã thông báo rằng họ đã hợp tác với NASA để mở mã nguồn Surya, một mô hình AI mới về vật lý mặt trời được thiết kế để dự đoán các vụ bùng phát năng lượng mặt trời dữ dội có thể gây rủi ro cho các phi hành gia, vệ tinh, lưới điện và thông tin liên lạc trên Trái đất, với tốc độ chưa từng có.

Trong 15 năm qua, vệ tinh Đài quan sát Động lực học Mặt trời (SDO) của NASA đã liên tục theo dõi Mặt trời để nâng cao hiểu biết về hoạt động của Mặt trời, nhưng phần lớn dữ liệu mà nó thu thập được vẫn chưa được khám phá. Khi SDO được phóng lên, các công cụ trí tuệ nhân tạo vẫn còn ở giai đoạn đầu, hạn chế khả năng phân tích đầy đủ luồng hình ảnh liên tục.

Surya, được mô tả là mô hình nền tảng đầu tiên cho vật lý mặt trời, đã giải quyết được khoảng trống này. Bằng cách xử lý dữ liệu thô từ SDO, các nhà nghiên cứu từ IBM, NASA và tám trung tâm nghiên cứu khác đã phát triển một mô hình AI có khả năng dự báo các sự kiện mặt trời nguy hiểm có thể ảnh hưởng đến cả hệ thống không gian và trên Trái Đất.

Được đặt tên theo từ tiếng Phạn có nghĩa là "Mặt trời", Surya hiện đã có sẵn công khai trên Hugging Face, GitHub và thông qua thư viện TerraTorch của IBM để tinh chỉnh các mô hình AI không gian địa lý. Cùng với Surya, nhóm đã phát hành SuryaBench, một bộ dữ liệu và chuẩn mực được tuyển chọn kỹ lưỡng, được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và đánh giá các ứng dụng không chỉ cho dự báo thời tiết vũ trụ mà còn cho nghiên cứu năng lượng mặt trời rộng hơn.

Việc dự báo các cơn bão dữ dội trên Trái Đất vốn đã khó khăn, và việc dự đoán bão Mặt Trời càng trở nên phức tạp hơn. Các cơn bão Mặt Trời bùng phát xuyên qua từ trường của Mặt Trời, và ánh sáng từ những sự kiện này mất khoảng tám phút để đến được Trái Đất. Sự chậm trễ này nhấn mạnh nhu cầu về các mô hình dự đoán có thể cung cấp cảnh báo sớm về hoạt động của Mặt Trời trước khi nó ảnh hưởng đến các phi hành gia, vệ tinh và cơ sở hạ tầng trên hành tinh.

Surya AI thúc đẩy dự báo nhật quyển với khả năng dự đoán bùng phát mặt trời và lập bản đồ từ trường được cải tiến

Sáng kiến ​​Surya của IBM phản ánh một chiến lược lớn hơn nhằm áp dụng các phương pháp tự động hóa và tạo ra, cho phép phát triển, thử nghiệm và tinh chỉnh các thuật toán ở quy mô lớn. Dự án minh họa IBM Quan điểm của 's về AI không chỉ là một công cụ mà còn là người đóng góp và thúc đẩy quá trình khám phá khoa học.

Đài quan sát Động lực học Mặt trời (SDO) duy trì quỹ đạo dọc theo Trái Đất để cung cấp góc nhìn nhất quán về Mặt trời, chụp ảnh cứ sau 12 giây trên nhiều dải bước sóng khác nhau. Những hình ảnh này cho thấy sự thay đổi nhiệt độ trên các lớp của Mặt trời, dao động từ khoảng 5,500°C ở bề mặt đến gần 2 triệu°C ở vành nhật hoa, phần ngoài cùng của khí quyển. Ngoài ra, SDO còn lập bản đồ hoạt động từ trường của Mặt trời, chụp các vết đen Mặt trời mới xuất hiện dưới ánh sáng trắng, đo tốc độ của các bong bóng plasma trên bề mặt và theo dõi sự xoắn và rối của các đường sức từ.

Để huấn luyện Surya, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu SDO trong chín năm, đầu tiên là hài hòa các loại dữ liệu khác nhau và sau đó thử nghiệm với các kiến ​​trúc AI để xử lý thông tin. Mô hình cuối cùng sử dụng bộ biến đổi tầm nhìn dài-ngắn với cơ chế cổng phổ, cho phép nó xử lý hình ảnh độ phân giải cao 4096 x 4096 pixel của SDO, chứa chi tiết gấp mười lần so với dữ liệu hình ảnh thông thường. Cổng phổ cũng giảm mức sử dụng bộ nhớ khoảng 5% và giúp lọc nhiễu khỏi tập dữ liệu.

Trái ngược với nghiên cứu trước đây với Prithvi, trong đó các mô hình tái tạo hình ảnh vệ tinh Trái Đất bị che khuất một phần, Surya được huấn luyện để dự đoán những gì SDO sẽ quan sát được một giờ sau đó dựa trên các hình ảnh liên tiếp. Các dự đoán sau đó được so sánh với quan sát thực tế để đo độ chính xác. Bằng cách yêu cầu mô hình suy ra các yếu tố thiết yếu như hình học Mặt Trời, cấu trúc từ trường và sự quay vi sai, các nhà nghiên cứu đặt mục tiêu chuẩn bị cho Surya cho nhiều ứng dụng khoa học. Ban đầu, nhóm nghiên cứu đã cố gắng mã hóa rõ ràng sự quay nhanh hơn của Mặt Trời tại xích đạo so với các cực của nó, nhưng việc cho phép mô hình học tập hành vi này từ dữ liệu tỏ ra hiệu quả hơn, mang lại hiệu suất tốt hơn.

Surya đã chứng minh khả năng dự báo mạnh mẽ, bao gồm cả dự đoán bùng phát mặt trời. Các phương pháp hiện tại cho phép các nhà khoa học dự đoán bùng phát trước một giờ, trong khi Surya đạt được thời gian dự đoán trước hai giờ bằng dữ liệu trực quan. Các thử nghiệm ban đầu cũng cho thấy độ chính xác phân loại bùng phát mặt trời được cải thiện 16%, thể hiện một bước tiến đáng kể so với các kỹ thuật hiện có và có khả năng đưa Surya trở thành mô hình đầu tiên có khả năng cung cấp mức cảnh báo sớm này.

Surya và SuryaBench cho phép dự báo hoạt động mặt trời và tác động của thời tiết vũ trụ bằng AI

Surya và SuryaBench được thiết kế để giúp các nhà khoa học không có chuyên môn sâu về trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tiếp cận nghiên cứu năng lượng mặt trời. SuryaBench cung cấp các tập dữ liệu và chuẩn mực được chọn lọc cho các nhiệm vụ dự báo thời tiết không gian quan trọng, bao gồm dự báo các đợt bùng phát năng lượng mặt trời, dự đoán tốc độ gió mặt trời và phân tích cấu trúc từ trường của vành nhật hoa Mặt Trời. Các công cụ này cũng giải quyết những câu hỏi lâu nay, chẳng hạn như tại sao gió mặt trời lại mạnh lên trong các giai đoạn hoạt động yếu hơn của Mặt Trời.

Các tập dữ liệu tập trung vào các vùng hoạt động của Mặt Trời, các điểm tối trên bề mặt nơi năng lượng từ trường tích tụ và các vụ phun trào như bão mặt trời và các vụ phun trào vật chất vành nhật hoa bắt nguồn. Những sự kiện này có thể tương tác với từ trường Trái Đất, gây nhiễu loạn vệ tinh, thông tin liên lạc và hệ thống điện. Bằng cách đào tạo Mô hình AI dựa trên những dữ liệu này, Surya cho phép dự đoán hoạt động của mặt trời trước nhiều giờ, cải thiện khả năng cảnh báo sớm về các mối nguy hiểm về thời tiết không gian.

SuryaBench bao gồm các ứng dụng phát hiện bức xạ cực tím cực mạnh và theo dõi sự tích tụ đường từ trong khí quyển Mặt Trời, vốn có thể đẩy nhanh gió Mặt Trời đến tốc độ có khả năng gây hại. Bằng cách tích hợp thông tin này, các nhà khoa học có thể dự đoán tốt hơn tác động của hoạt động Mặt Trời lên Trái Đất, bao gồm cả ảnh hưởng đến vệ tinh, lưới điện và cơ sở hạ tầng truyền thông.

Surya và SuryaBench cùng nhau cung cấp một khuôn khổ mới do AI thúc đẩy để hiểu và dự đoán các hiện tượng mặt trời, cung cấp khả năng dự báo nhanh hơn, chính xác hơn về các sự kiện mặt trời có khả năng gây nguy hiểm và cung cấp cho các nhà nghiên cứu các công cụ để chủ động ứng phó với các mối đe dọa thời tiết không gian.