New Jersey Institute of Technology (NJIT) tadqiqotchilari Quyoshda faol hududlar hosil boʻlishining deyarli sezilmaydigan belgilarini yuzada koʻrinishidan oldin aniqlay oladigan yangi sunʼiy intellekt tizimini ishlab chiqdilar. EarlyDetect nomli model bu paydo boʻlishni oʻrtacha 9,24 soat oldin bashorat qila oldi.
Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation jurnalida nashr etilgan tadqiqot shuni koʻrsatadiki, akustik toʻlqinlar va magnit maydondagi oʻzgarishlar ushbu tuzilmalar boshlanishini signal berishi mumkin. Baʼzi faol hududlar potensial ravishda quyosh portlashlariga olib kelishi mumkin.
Faol hududlar kuchli magnit faolligi zonalaridir, ular quyosh dogʻlari paydo boʻladigan joylardir. Ularning shakllanishi bir necha soat ichida boshlanadi va toʻliq bosqichga erishgunga qadar bir yoki bir nechta kun davom etishi mumkin.
Biroq, bu tuzilmalar koʻrinadigan boʻlgunga qadar ular iz qoldiradi. Quyosh ichidagi magnit maydonlar ilgari surilishi bilan ular osmon tanasida tarqaladigan akustik toʻlqinlarda kichik oʻzgarishlarga sabab boʻladi. Aynan shu nozik signallar EarlyDetect tomonidan qidiriladi.
Model NASA ning Solar Dynamics Observatory (SDO) yordamida yigʻilgan soatlik akustik quvvat xaritalari va magnit maydon maʼlumotlarini tahlil qiladi. Akustik maʼlumotlar har 45 soniyada kuzatuvlarni qayd etuvchi Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) asbobidan keladi.
Asosiy vazifa Quyosh boʻylab doimiy harakatlanayotgan magnit maydon va akustik toʻlqinlar naqshidagi juda kichik oʻzgarishlarni aniqlashdir. Bu juda shovqinli orkestrda kichik ritm oʻzgarishini topishga oʻxshaydi.
NJIT fizika professori va loyihaning asosiy ham muallifi Aleksandr Kosovichev EarlyDetect katta til modellarida qoʻllaniladigan Transformer arxitekturasidan foydalanadi, xuddi shu texnologiyadan. Biroq, u soʻzlarni qayta ishlash oʻrniga, sunʼiy intellekt Quyosh kuzatuvlarida topilgan naqshlarni tanib olishga oʻrgatiladi.
Bu jarayon davomida kutilmagan holat yuzaga keldi: naqshlarni aniqlashni osonlashtirish uchun qoʻllaniladigan filtr natijalarni yomonlashtirdi. Kosovichev tushuntirganidek, dastlab filtr foydali qisqa muddatli naqshlarni ajratib koʻrsatishga yordam berishini kutishgan, ammo buning oʻrniga, u eng erta ogohlantirishni taʼminlaydigan zaif fluktuatsiyalarni yoʻq qildi.
SDO/HMI maʼlumotlari asosida oʻqitilgandan soʻng, EarlyDetect avval ishlatilmagan faol hududlar ustida sinovdan oʻtkazildi. Eng yaxshi natijaga ega versiya bu tuzilmalar koʻrinadigan oʻrtacha 9,24 soat oldin oldindan belgilarni aniqladi. Bu natija anʼanaviy Transformer va avvalgi standart yondashuv natijalaridan oshib ketdi.
Jamoa SDO kuzatuvlariga asoslangan Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) va bu maʼlumotlarni oʻrganish uchun Solar Active Region (SAR) portalini yaratdi.
Hozirda tizim hali real vaqt rejimida prognoz qilish uchun tayyor emas, chunki yolgʻon signal berishlar va ogohlantirish juda kech keladigan holatlar mavjud. Bundan tashqari, model portlash sodir boʻlishini kafolatlamaydi; koʻplab faol hududlar koronal massa chiqishi kabi katta hodisalarni hech qachon keltirib chiqarmaydi. Tadqiqotchilar bu yondashuvni kosmik ob-havo prognozi uchun operatsion vositaga aylantirishdan oldin koʻproq quyosh hodisalarida sinovdan oʻtkazishni rejalashtirmoqda.


