AI が太陽嵐の前兆を9時間前に検出—機械学習で宇宙天気予報が変わる
太陽の表面に現れる前に、その予兆を察知する。ニュージャージー工科大学（NJIT）の研究者たちが開発したAIツールが、太陽嵐がもたらす宇宙天気（スペースウェザー）の警告信号をほぼ9時間前に発見できることを示した。発見は『ジャーナル・オブ・ジオフィジカル・リサーチ：マシンラーニング・アンド・コンピュテーション』に報告されている。
衛星通信の途絶や地上局の機能停止といった宇宙天気の被害は、極域のオーロラという美しい現象の裏側で起こりうる。だが従来、研究者たちは宇宙天気を事前に予測し、影響に備えることができていなかった。
太陽下部の隠された磁場変化を「聴く」
新開発のAIモデル「EarlyDetect」は、太陽表面と磁場を観測し、宇宙天気活動の源となる活動領域の前兆信号を検出することを目的としている。NJITの物理学部で特別教授を務めるアレクサンダー・コソビチェフ博士は、研究の難しさについて述べている。「活動領域は太陽の見える表面の下で発達し始めるため、磁気構造を直接観測できません。代わりに、磁場の微小な変化と太陽内を常に伝わる音波のパターン変化を探しています。非常にノイズの多いオーケストラの中でリズムが若干変わることを検出するようなものです」。
EarlyDetectはTransformer アーキテクチャという人工知能の枠組みを使って設計されている。これはChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）を動かす同じ枠組みだ。NASAの太陽ダイナミクス・オブザーバトリー（SDO）に搭載されたヘリオシーズミック・アンド・マグネティック・イメージャー（SDO/HMI）から得られた過去データで訓練された後、EarlyDetectは新たな活動領域の観測に向かった。
その結果、研究者らはEarlyDetectが活動領域で宇宙天気活動が目に見える形で現れる平均9.24時間前に、その前兆信号を検出できることを見いだした。NJITのデータサイエンス助教授でプロジェクト主任研究者のメンジア・シュー博士は「機械学習は太陽活動予測に広く応用されていません。われわれの研究は、高度な機械学習モデルが宇宙天気予報の新しい可能性を切り開けることを示しています」と語る。
1859年の教訓
現代における最も有名な宇宙天気現象は、1859年9月1日から2日にかけて発生したカリントン・イベントである。この太陽嵐により、世界中でオーロラが見えたほか、電気的な衝撃により世界中の電信網が機能不全に陥った。電信機が電源を遮断した後も動作し続け、その用紙さえ発火したとされる。現象の名称は、この太陽フレアを発見した英国の天文学者リチャード・カリントンに由来する。観測されたフレアの強度は、10億個の原子爆弾に相当すると後に説明されており、その影響は数時間後に地球全体を襲った。
EarlyDetectが今後の宇宙天気予報をどう変えていくのか。その答えは時間とともに明らかになるだろう。
出典: Universe Today
