太陽の活動領域を最大12時間前に予測する——NASAの研究チームが機械学習モデルの開発に成功しました。月面探査や星への進出を目指す人類にとって、宇宙天気の予測はかつてなく重要になっています。その宇宙天気は主に太陽によって駆動されるため、太陽の振る舞いを正確に読むことが不可欠なのです。
太陽の磁場突破を捉える
NASAのCOFFIES（太陽の内部・外部における場と流れの結果：Consequence Of Fields and Flows in the Interior and Exterior of the Sun）に所属する天体物理学者とデータサイエンティストからなるチームが、この新しい機械学習モデルを開発しました。太陽は絶え間なく活動を続けています。局所的に集中した強力な磁場が太陽表面を突き抜けると、黒点が生成されます。これらの黒点は活動領域の目に見える姿であり、宇宙天気予報官らが観測・追跡する対象となります。
活動領域は、太陽フレアやコロナ質量放出といった激しい宇宙天気現象を引き起こす主要なエンジンとして機能しています。これらの爆発は高エネルギーの放射線と荷電粒子の波を宇宙全体に送り出し、宇宙飛行士に危害を加えたり、人工衛星を無効化したり、地球の無線通信を遮断する可能性のある嵐を生じさせます。
予測精度が変える宇宙天気対策
COFFIESチームが開発した機械学習モデルは、太陽の活動領域が出現する最大12時間前にその発生を予測できる能力を備えています。これは異なる科学機関の専門知識を結集させることで実現されました。NASAの太陽観測衛星である太陽ダイナミクス天文台（Solar Dynamics Observatory：SDO）は2026年6月30日、太陽フレアの画像を捉えています。その画像では、極紫外線の一部が映され、フレア内の極めて高温の物質が青緑色で色付けされています。
この早期予測能力は、宇宙天気が人類の宇宙活動に与える脅威に対して、より先手を打った対応を可能にするものとして位置付けられています。
