वैज्ञानिकों ने सौर तूफानों के उद्भव की भविष्यवाणी करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करना शुरू कर दिया है। हाल के मॉडल, जैसे अर्लीडिटेक्ट (EarlyDetect), सूर्य की सतह के नीचे मौजूद डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम हैं ताकि सक्रिय क्षेत्रों के दिखाई देने से 12 घंटे पहले उनके उभरने का पता लगाया जा सके। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य यह सुनिश्चित करने से पहले विद्युत ग्रिडों, उपग्रहों और जीपीएस प्रणालियों की सुरक्षा के लिए कीमती समय हासिल करना है कि कोई फ्लेयर पृथ्वी तक पहुंचे।
हालांकि, इन डिजिटल उपकरणों की प्रगति एक गंभीर बाधा से टकराती है। हालांकि एल्गोरिदम डेटा में सूक्ष्म परिवर्तनों को पहचान सकते हैं, वे केवल संख्यात्मक पैटर्न की तलाश करते हैं, सौर उत्सर्जन के मूल में निहित भौतिक प्रक्रियाओं को नहीं समझते हैं। नतीजतन, वैज्ञानिक समुदाय का वर्तमान कार्य प्रयोगशाला परीक्षणों को रोजमर्रा के उपयोग के लिए विश्वसनीय चेतावनियों में बदलना है।
गति के बावजूद, आधुनिक एआई मॉडल स्वयं सूर्य की प्रकृति से सीमित हैं। अर्लीडिटेक्ट जैसे उपकरण सौर धब्बों के उभरने की पहचान करने के लिए सतह के नीचे चुंबकीय और ध्वनिक दोलनों का अध्ययन करते हैं, लेकिन वे केवल सांख्यिकीय पैटर्न का मानचित्रण करके काम करते हैं।
यह सीमा एल्गोरिदम द्वारा जारी चेतावनियों की सटीकता को प्रभावित करती है। पाओलो सिमन्स, मैकेन्ज़ी रेडियो एस्ट्रोनॉमी एंड एस्ट्रोफिजिक्स सेंटर (CRAAM) के प्रोफेसर और शोधकर्ता, ने ओल्हार डिजिटल (Olhar Digital) को बताया कि डिजिटल मॉडल संख्यात्मक सहसंबंधों की तलाश करते हैं, सूर्य के व्यवहार को नहीं समझते हैं।
प्रोफेसर बताते हैं: 'मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए 'सक्रिय' और 'निष्क्रिय' धब्बों के बीच अंतर करने की मुख्य सीमा भौतिकी है।' वह जोड़ते हैं कि ये एल्गोरिदम, सरलीकृत रूप में, डेटा में पैटर्न की तलाश करते हैं, लेकिन बिना किसी संबंध के जो धब्बों के उदय और फ्लेयर्स पैदा करने की उनकी क्षमता को नियंत्रित करता है - विशेष रूप से सौर प्लाज्मा में चुंबकीय क्षेत्रों के भौतिकी के साथ।
इस कारण से, सौर धब्बे का पता लगाना ब्रह्मांडीय तूफान के आने की गारंटी नहीं देता है। तीव्र चुंबकीय गतिविधि वाला क्षेत्र सतह पर प्रकट हो सकता है और स्थिर रह सकता है, जिससे कोरोनल मास इजेक्शन या विकिरण विस्फोट नहीं होता है। वास्तव में, भौतिक प्रक्रियाओं की समझ की कमी के कारण एआई सिस्टम बड़ी संख्या में झूठे अलार्म उत्पन्न करते हैं।
दूसरी बाधा प्रयोगशाला परीक्षणों और वास्तविक दुनिया के अवलोकन के बीच की दूरी से संबंधित है। वैज्ञानिक लेखों में एल्गोरिदम अक्सर उत्कृष्ट परिणाम प्रदर्शित करते हैं क्योंकि वे ज्ञात और संरचित ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करते हैं। फिर भी, अंतरिक्ष मौसम की भविष्यवाणी के लिए अंतरिक्ष में निरंतर प्रवाह में वास्तविक समय में जानकारी को संसाधित करने की आवश्यकता होती है, एक ऐसा परिदृश्य जहां मॉडल में अभी भी कमियां और देरी होती है।
डिजिटल टूल को निगरानी एजेंसियों द्वारा स्वीकार किए जाने के लिए, प्रणाली को नियमित अवलोकन कार्य में अपनी उपयोगिता साबित करनी होगी। सिमन्स इस बात पर जोर देते हैं कि अकादमिक मॉडलों का प्रकाशन केवल एक प्रारंभिक बिंदु है। मैकेन्ज़ी के शोधकर्ता जोर देते हैं: 'सौर गतिविधि की भविष्यवाणी के लिए कई उपकरण प्रस्तावित किए गए हैं; हालांकि, उनका सत्यापन केवल लेखों में प्रस्तुत परीक्षण मामलों में नहीं, बल्कि उपयोग में होना चाहिए।'