Ar algoritmas gali išgirsti Saulę anksčiau nei mūsų akys? Niudžersio technologijų instituto (NJIT) mokslininkai apmokė tokį algoritmą, kad jis užčiuoptų silpnus virpesius ir magnetinius šnibždėjimus, kurie pranašauja naują Saulės aktyvią sritį valandomis anksčiau nei atsiranda tamsi saulės dėmė.
Įrankis, pravardžiuojamas EarlyDetect, nagrinėja du Saulės duomenų tipus: subtilius akustinio intensyvumo pokyčius, tai yra Saulės vidinius virpesius, kuriuos fiksuoja NASA helioseizminis ir magnetinis vaizdintuvas (HMI), ir švelnius magnetinio lauko svyravimus, matuojamus matomoje paviršiaus dalyje. Tyrėjai suteikė modeliui daugelio metų Saulės dinamikos observatorijos (SDO) stebėjimų, ir rezultatai juos nustebino. Vidutiniškai sistema ženklino kylančių aktyvių sričių požymius maždaug 9,24 valandos prieš tai, kai jos pasirodydavo Saulės diske.
Toks perspėjimo laikas nekeltų sensacijos kaip momentinė įspėjimo sistema, bet jis svarbus. Palydovų operatoriai, elektros tinklų valdytojai ir misijų planuotojai yra ypač pažeidžiami staigaus kosminio oro reiškinio; net kelios valandos pasiruošti gali pakeisti rezultatus. Vis dėlto kylančios srities aptikimas nėra tas pats kas prognozė dėl išsiveržimo. Daugelis aktyvių sričių niekada neišskiria didelių žybsnių arba koroninių masių išsiveržimų. Tai ankstyvas aliarmas, ne garantija.
EarlyDetect sukurtas ant Transformer tipo neuroninio tinklo, panašios architektūros kaip kalbai skirti modeliai, tačiau apmokyto atpažinti laiko ir erdvės raštus Saulės signaluose vietoje gramatikos. Komanda tikėjosi, kad kruopštus triukšmingų matavimų išankstinis filtravimas padės modeliui. Tačiau taip nebuvo. Pašalinus tai, ką tyrėjai laikė triukšmu, iš tiesų dingo menkos svyravimai, nešioję pačius ankstyviausius perspėjimus. Filtras, nuraminęs duomenis, padarė modelį mažiau jautrų. Trumpai tariant, šnabždesys turėjo reikšmės.
Plėtojimą vedė Niudžersio technologijų instituto studentai ir dėstytojai bendradarbiaudami su mokslininkais iš Prinstono universiteto ir NASA Ames tyrimų centro. Projekto pagrindinis studentas Jonas Tirona apibūdina darbą kaip pratimą klausytis Saulės atidžiau ir kitaip. Vienas iš pagrindinių tyrėjų Aleksandras Kosovičevas palygino užduotį su ritmo pokyčio pastebėjimu triukšmingame orkestre: signalas yra menkas, o fonas garsus.
Tyrėjai taip pat pirmenybę skyrė atvirumui. Jie paskelbė Saulės aktyvių sričių atsiradimo duomenų rinkinį (SolARED), pirmą viešą kolekciją, skirtą atsiradimo įvykiams, ir pradėjo Saulės aktyvių sričių (SAR) portalą, kad kiti galėtų nagrinėti tas pačias stebėjimo duomenis. Dalindamiesi duomenimis, komanda tikisi paspartinti naujas prognozavimo strategijas tiek heliofizikų, tiek mašininio mokymosi grupių bendruomenėse.
Galutinės veiklos atžvilgiu EarlyDetect aplenkė pradinius metodus kontroliuojamuose testuose su nematytais įvykiais, tačiau jis dar nėra paruoštas operatyviai, realaus laiko prognozavimui. Modelis buvo apmokytas pagal žinomas atsiradimo bylas ir vis dar generuoja klaidingai teigiamus signalus bei vėluojančius pranešimus. Jis taip pat dar negali įvertinti, ar kylanti sritis sukels didelį žybsnį arba koroninį masės išsiveržimą. Reikia daugiau patvirtinimų ir daug daugiau įvykių, kol tai taps įprastu kosminio oro stebėjimo įrankiu.
Darbus rėmė Niudžersio technologijų instituto Grace Hopper dirbtinio intelekto tyrimų institutas ir NASA heliofizikos dotacijos, įskaitant finansavimą tyrimams apie laukus ir srautus Saulės viduje. Kol kas straipsnis ir paskelbti duomenų rinkiniai žymi naują žingsnį: mašininis mokymasis gali atskleisti pirmtakus, kurių žmogaus akis ir tradiciniai metodai linkę nepastebėti.
Klausykime pakankamai atidžiai, ir Saulė ima kalbėti tokia kalba, kurią mes tik pradedame suprasti. Tai vien jau gali pakeisti, kaip ruoštis jos kitam išsiveržimui.
Palikti komentarą
Komentarai
Komentarų dar nėra. Būkite pirmas.