NASAとIBM、太陽フレア予測AI「スーリヤ」を発表

NASAとIBMは、太陽フレアを予測するための新しい人工知能モデル「スーリヤ」を共同で開発しました。最近発表されたスーリヤは、予測精度を向上させ、潜在的な地磁気嵐の早期警告を提供することを目指しています。このモデルは、太陽活動を分析するために高度なAI技術を活用し、既存の予測方法を改善しようとしています。

2022年1月5日、X 1.2クラスの太陽フレアが記録され、スーリヤが予測するように設計されたイベントのタイプを強調しました。現在の太陽フレア予測は、太陽を監視する機器と、NOAAの宇宙天気予報センターによる地球への影響の予測に依存しています。スーリヤは、このプロセスを洗練し、迅速化するための努力を表しています。

スーリヤは、「太陽」を意味するサンスクリット語にちなんで名付けられた、3億6,600万パラメータのAIモデルで、太陽現象を分析するために開発されました。IBMは、このモデルがオープンソースでGitHubでアクセス可能であり、科学コミュニティによるさらなる開発と探求を奨励していると強調しました。GitHubページによれば、このモデルは時空間トランスフォーマーを通じて汎用太陽表現を学習し、太陽フレア予測、活動領域のセグメンテーション、太陽風予測、EUVスペクトルモデリングで最先端の性能を可能にします。

このAIモデルは、地球に影響を与える可能性のある太陽フレアなどのイベントを予測するために、太陽に関する膨大なデータを使用します。IBMは、スーリヤが2010年から太陽を継続的に監視しているNASAの太陽動力観測所（SDO）のデータを使用して訓練されていると報告しています。さらに、8つの研究センターからのデータもモデルの訓練データセットに貢献し、分析のための包括的な基盤を作成しました。

スーリヤの主要研究者であるSouthwest Research Instituteの太陽物理学者アンドレス・ムニョス・ハラミーヨは、「地球に可能な限り長いリードタイムを提供したい」と述べました。彼は、「私たちの希望は、モデルが時間を通じて私たちの星の進化の背後にあるすべての重要なプロセスを学び、実行可能な洞察を抽出できることです」と付け加えました。主要な目的は、太陽フレアによって引き起こされる接近する地磁気嵐に対するより高度な警告を提供することです。