Bu məqalə Science X-in redaksiya prosesinə və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilmişdir. Redaktorlar məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı atributları vurğuladılar: Günəşin səthində tünd günəş ləkələri görünməzdən çox əvvəl, güclü günəş püskürmələrinin yarana biləcəyi yeni aktiv bölgə onun formalaşmasının incə əlamətlərini göstərməyə başlayır. İndi tədqiqatçılar deyirlər ki, yeni süni intellekt modeli bu erkən siqnalları aşkarlaya və günəşin aktiv bölgələrinin meydana çıxmasını orta hesabla təxminən doqquz saat əvvəl proqnozlaşdıra bilər.
“Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation” jurnalında dərc olunan araşdırmada Nyu-Cersi Texnologiya İnstitutunun (NJIT) rəhbərlik etdiyi tədqiqat qrupu bildirir ki, EarlyDetect adlı süni intellekt modeli günəşin akustik aktivliyində və maqnit sahəsində aktiv bölgənin yaranmasının xəbərçisi siqnallarını müəyyən edə bilir. Elm adamları bu günə qədər belə siqnalları tutmaq üçün mübarizə aparıblar. NJIT bakalavr tədqiqatçısı Jonas Tirona, tədqiqatın müvafiq müəllifi, NASA-nın Günəş Dinamikası Rəsədxanasının (SDO) müşahidələrindən istifadə edərək, Prinston Universiteti və NASA-nın Ames Araşdırma Mərkəzinin əməkdaşları ilə birlikdə NJIT kompüter alimləri və günəş fizikləri ilə yanaşmanı inkişaf etdirdi.
"Bu işin göstərdiyi ən dəyərli şey, günəş aktiv bölgələrinin nə vaxt meydana çıxacağını əvvəlcədən proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənməsindən istifadə edə bilməyimizdir" dedi Tirona, gələn böyük kompüter elmləri ixtisası və Albert Dorman Fəxri Kollecinin alimi. "Bu erkən xəbərdarlıq peyk rabitəsi şirkətlərinə və ya elektrik şəbəkəsi şirkətlərinə günəş fırtınalarından zərər hazırlamağa və potensial olaraq azaltmağa imkan verə bilər." Aktiv bölgələr - günəş ləkələrinin əmələ gəldiyi maqnit cəhətdən intensiv ərazilər - bir neçə saat ərzində meydana çıxmağa başlayır, onların tam inkişafı bir və ya bir neçə gün çəkə bilər. Maqnit sahələri günəşin səthinə doğru yüksəldikcə, akustik dalğalarda zəif izlər buraxırlar ki, bu da elm adamlarının günəş titrəyişlərinin tədqiqi olan heliseysmologiya vasitəsilə aşkar edə bilirlər.
Həmin imzaları müəyyən etmək üçün komandanın EarlyDetect modeli NASA-nın Günəş Dinamikası Rəsədxanasından saatlıq akustik güc xəritələrini və maqnit sahəsinin ölçmələrini təhlil edir. Akustik xəritələr NASA-nın SDO-da Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) tərəfindən hər 45 saniyədə qeydə alınan səs dalğası müşahidələrindən əldə edilmişdir. "Əsas çətinlik günəşin görünən səthinin altında aktiv bölgənin inkişaf etməyə başlamasıdır, burada maqnit quruluşunu birbaşa müşahidə edə bilmirik" dedi NJIT-in görkəmli fizika professoru və layihənin baş müstəntiqi Aleksandr Kosoviçev.
"Əvəzində biz maqnit sahəsində və davamlı olaraq günəşdə hərəkət edən akustik dalğaların modelində çox kiçik dəyişikliklər axtarırıq. Bu, daha çox səs-küylü orkestr daxilində ritmdə cüzi dəyişikliyi aşkar etməyə bənzəyir." Komandanın modeli Transformer arxitekturasından istifadə edir - ChatGPT kimi böyük dil modellərinin arxasında eyni növ AI texnologiyası. Həmin sistemlər mətndəki nümunələri öyrənərkən, EarlyDetect günəşin fəaliyyətində gələcək dəyişiklikləri proqnozlaşdırmaq üçün günəş müşahidələrində nümunələri öyrənir.
Keçən il layihəyə qoşulduqdan sonra Tirona və komanda, süni intellekt modelinə günəş məlumatlarında mühüm nümunələri müəyyən etməyə kömək etmək üçün tətbiq etdikləri filtrasiya texnikasının əslində onun proqnozlarını daha da pisləşdirdiyini kəşf etdi. "Bu, bizi ən çox təəccübləndirdi" dedi Kosoviçev. "Əvvəlcə bunun faydalı qısamüddətli nümunələri təcrid etməyə kömək edəcəyini gözləyirdik.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
