دراسة: الذكاء الاصطناعي يتنبأ بنشاط الشمس
طوّر باحثون نموذج «EarlyDetect» للتنبؤ بظهور المناطق النشطة على الشمس قبل تشكلها، وحقق أداءً أفضل من نماذج سابقة عند اختباره على مناطق لم يرها من قبل. يعتمد النموذج على بنية Transformer لتحليل تغيرات دقيقة في الموجات الصوتية والمجال المغناطيسي، وبلغ متوسط توقّعه ٩.٢٤ ساعات قبل ظهور تلك المناطق. لكن التقنية ليست جاهزة للاستخدام الفوري، إذ قد تطلق إنذارات كاذبة أو متأخرة، كما أن ظهور منطقة نشطة لا يعني حتمًا حدوث توهج شمسي. وأتاح الباحثون مجموعة بيانات «SolARED» ومنصة «SAR Portal» لتطوير نماذج أدق مستقبلًا.
الحقائق الأساسية
توقّع النموذج ظهور المناطق النشطة قبل ٩.٢٤ ساعات في المتوسط.
«وأظهرت الدراسة، المنشورة في دورية Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation، أن نموذج «EarlyDetect» استطاع توقع ظهور المناطق النشطة قبل 9.24 ساعات في المتوسط، بعد تدريبه على بيانات حقيقية جمعها مرصد الديناميكيات الشمسية التابع لوكالة ناسا.»
عرض المصدر ←تراجعت دقة النموذج عندما أزالت تقنية لتصفية الضوضاء إشارات شمسية خافتة، ثم تحسنت بعد الاستغناء عنها.
«وخلال التجارب، اكتشف الفريق أن تقنية استخدمت لتصفية الضوضاء كانت تحذف إشارات خافتة يحتاج إليها النموذج للتنبؤ، ما أدى إلى انخفاض دقته.»
عرض المصدر ←أُتيحت مجموعة بيانات «SolARED» ومنصة «SAR Portal» لدعم تطوير نماذج أكثر دقة.
«وأتاح الباحثون مجموعة بيانات «SolARED» ومنصة «SAR Portal» لدعم تطوير نماذج أكثر دقة، آملين أن تسهم التقنية مستقبلًا في منح القطاعات المتأثرة بالطقس الفضائي وقتًا إضافيًا للاستعداد للعواصف الشمسية.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر