أطلقت IBM Research و NASA Surya، وهو ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يتنبأ بالبقع الشمسية بشكل أسرع وبدقة تزيد عن 16% باستخدام تسع سنوات من صور SDO عالية الدقة.
أعلنت IBM Research، قسم البحث والتطوير في شركة التكنولوجيا IBM، أنها قد تعاونت مع NASA لفتح مصدر Surya، نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد لفيزياء الشمس المصمم للتنبؤ بالانفجارات الشمسية الشديدة التي قد تشكل مخاطر على رواد الفضاء، والأقمار الصناعية، وشبكات الطاقة، والاتصالات على الأرض، بسرعة غير مسبوقة.
على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية، كان مرصد ديناميكا الشمس التابع لناسا (SDO) يراقب الشمس باستمرار لتحسين فهم النشاط الشمسي، ومع ذلك لا تزال الكثير من البيانات التي جمعها غير مستكشفة. عندما تم إطلاق SDO، كانت أدوات الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها المبكرة، مما يحد من القدرة على تحليل التدفق المستمر من الصور بشكل كامل.
سوريا، التي توصف بأنها أول نموذج أساسي لفيزياء الشمس، تعالج هذه الفجوة. من خلال معالجة البيانات الخام من SDO، طور الباحثون من IBM وNASA وثمانية مراكز بحثية إضافية نموذجًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على توقع الأحداث الشمسية الخطيرة التي يمكن أن تؤثر على الأنظمة الفضائية وأنظمة الأرض.
سوريا، التي سميت على اسم الكلمة السنسكريتية لـ "الشمس"، متاحة الآن للجمهور على Hugging Face و GitHub ومن خلال مكتبة TerraTorch التابعة لـ IBM للتخصيص الدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي الجغرافية. إلى جانب سوريا، أطلق الفريق SuryaBench، وهي مجموعة من مجموعات البيانات والمقاييس المنسقة المصممة لتسهيل تطوير وتقييم التطبيقات ليس فقط لتوقعات الطقس الفضائي ولكن أيضًا لأبحاث الشمس الأوسع.
إن التنبؤ بالعواصف الشديدة على الأرض يمثل تحديًا بالفعل، وتنبؤ العواصف الشمسية يضيف تعقيدًا إضافيًا. تتفجر التوهجات الشمسية من خلال المجال المغناطيسي للشمس، ويستغرق الضوء الناتج عن هذه الأحداث حوالي ثماني دقائق ليصل إلى الأرض. تؤكد هذه الفترة الزمنية على الحاجة إلى نماذج تنبؤية يمكنها تقديم تحذيرات مبكرة من النشاط الشمسي قبل أن يؤثر على رواد الفضاء، والأقمار الصناعية، والبنية التحتية على الكوكب.
تقدم Surya AI توقعات الهليوسفير مع تحسين توقعات الانفجارات الشمسية ورسم الخرائط المغناطيسية
تُظهر مبادرة سوريا من IBM استراتيجية أكبر لاعتماد الأساليب التوليدية والمُؤتمتة التي تسمح بتطوير الخوارزميات واختبارها وتنقيحها على نطاق واسع. يُظهر المشروع وجهة نظر IBM حول الذكاء الاصطناعي ليس كأداة فحسب، بل كمساهم ومحرك للاستكشاف العلمي.
يحتفظ مرصد ديناميات الشمس (SDO) بمدار بجانب الأرض لتوفير رؤية مستمرة للشمس، حيث يلتقط الصور كل 12 ثانية عبر عدة نطاقات طولية. تكشف هذه الصور عن تباينات درجات الحرارة عبر طبقات الشمس، بدءًا من حوالي 5,500 درجة مئوية على السطح إلى ما يقرب من 2 مليون درجة مئوية في الكورونا، وهي الجزء الخارجي من غلافها الجوي. بالإضافة إلى ذلك، يقوم SDO برسم خريطة للنشاط المغناطيسي للشمس، حيث يلتقط بقع الشمس الناشئة في الضوء الأبيض، ويقيس سرعة فقاعات البلازما على السطح، ويتتبع التواء وتشابك خطوط المجال المغناطيسي.
لتدريب سوريا، استخدم الباحثون تسع سنوات من بيانات SDO، حيث قاموا أولاً بتنسيق أنواع البيانات المختلفة ثم قاموا بتجربة هياكل الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات. يستخدم النموذج النهائي محول رؤية طويل وقصير مع آلية ترشيح طيفية، مما يسمح له بالتعامل مع صور SDO عالية الدقة 4096 × 4096 بكسل، والتي تحتوي على ما يصل إلى عشرة أضعاف المزيد من التفاصيل مقارنةً ببيانات الصور النموذجية. كما أن الترشيح الطيفي قلل أيضًا من استخدام الذاكرة بنحو 5% وساعد في تصفية الضوضاء من مجموعة البيانات.
بالمقارنة مع العمل السابق مع بريثفي، حيث أعادت النماذج بناء صور الأقمار الصناعية للأرض الم obscured جزئيًا، تم تدريب سوريا للتنبؤ بما ستلاحظه SDO بعد ساعة بناءً على الصور المتسلسلة. ثم تمت مقارنة التنبؤات بالملاحظات الفعلية لقياس الدقة. من خلال مطالبة النموذج باستنتاج العناصر الأساسية مثل هندسة الشمس، الهيكل المغناطيسي، والدوران التفاضلي، كان الباحثون يهدفون إلى إعداد سوريا لمجموعة متنوعة من التطبيقات العلمية. في البداية، حاول الفريق ترميز دوران الشمس الأسرع عند خط الاستواء مقارنةً بأقطابها بشكل صريح، لكن السماح للنموذج بتعلم هذا السلوك من البيانات أثبت أنه أكثر فعالية، مما أدى إلى أداء أفضل.
أظهر سوريا قدرات قوية في التنبؤ، بما في ذلك التنبؤ بالتوهجات الشمسية. تسمح الطرق الحالية للعلماء بتوقع التوهجات قبل ساعة واحدة، بينما حقق سوريا فترة تقدم قدرها ساعتين باستخدام البيانات المرئية. كما أشارت الاختبارات الأولية أيضًا إلى تحسين بنسبة 16% في دقة تصنيف التوهجات الشمسية، مما يمثل تقدمًا كبيرًا على التقنيات الحالية وقد يجعل سوريا النموذج الأول القادر على توفير هذا المستوى من التحذير المبكر.
تمكن سوريا وسوريا بنش من التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي لنشاط الشمس وتأثيرات الطقس الفضائي
تم تصميم سوريا وسوريا بنش لجعل أبحاث الطاقة الشمسية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي متاحة للعلماء دون خبرة عميقة في الذكاء الاصطناعي. يوفر سوريا بنش مجموعات بيانات مختارة ومعايير لمهام رئيسية في التنبؤ بالطقس الفضائي، بما في ذلك توقع التوهجات الشمسية، والتنبؤ بسرعات الرياح الشمسية، وتحليل الهيكل المغناطيسي لهالة الشمس. تتناول الأدوات أيضًا أسئلة قائمة منذ زمن طويل، مثل سبب زيادة شدة الرياح الشمسية خلال الفترات الهادئة للشمس.
تتمحور مجموعات البيانات حول المناطق النشطة للشمس، وهي بقع مظلمة على سطحها حيث تتجمع الطاقة المغناطيسية وتحدث انفجارات مثل الومضات الشمسية والانبعاثات الكتلية الإكليلية. يمكن أن تتفاعل هذه الأحداث مع المجال المغناطيسي للأرض، مما يتسبب في تعطيل الأقمار الصناعية والاتصالات وأنظمة الطاقة. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات، تمكّن سوريا من توقع النشاط الشمسي قبل ساعات، مما يحسن من قدرات الإنذار المبكر لمخاطر الطقس الفضائي.
يشتمل SuryaBench على تطبيقات لاكتشاف الإشعاع فوق البنفسجي الشديد ومراقبة تراكم الخطوط المغناطيسية في غلاف الشمس، مما يمكن أن يعجل من سرعة الرياح الشمسية إلى سرعات قد تكون ضارة. من خلال دمج هذه المعلومات، يمكن للعلماء توقع تأثير النشاط الشمسي على الأرض بشكل أفضل، بما في ذلك التأثيرات على الأقمار الصناعية وشبكات الطاقة وبنية الاتصالات.
معًا، توفر سوريا وسوريا بينش إطارًا جديدًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي لفهم وتوقع الظواهر الشمسية، مما يقدم تنبؤات أسرع وأكثر دقة للأحداث الشمسية المحتملة الخطورة ويمنح الباحثين أدوات للاستجابة بشكل استباقي لتهديدات الطقس الفضائي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أطلقت IBM وNASA مفتوح المصدر Surya AI لتسريع التنبؤ بالعواصف الشمسية الخطرة
باختصار
أطلقت IBM Research و NASA Surya، وهو ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يتنبأ بالبقع الشمسية بشكل أسرع وبدقة تزيد عن 16% باستخدام تسع سنوات من صور SDO عالية الدقة.
أعلنت IBM Research، قسم البحث والتطوير في شركة التكنولوجيا IBM، أنها قد تعاونت مع NASA لفتح مصدر Surya، نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد لفيزياء الشمس المصمم للتنبؤ بالانفجارات الشمسية الشديدة التي قد تشكل مخاطر على رواد الفضاء، والأقمار الصناعية، وشبكات الطاقة، والاتصالات على الأرض، بسرعة غير مسبوقة.
على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية، كان مرصد ديناميكا الشمس التابع لناسا (SDO) يراقب الشمس باستمرار لتحسين فهم النشاط الشمسي، ومع ذلك لا تزال الكثير من البيانات التي جمعها غير مستكشفة. عندما تم إطلاق SDO، كانت أدوات الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها المبكرة، مما يحد من القدرة على تحليل التدفق المستمر من الصور بشكل كامل.
سوريا، التي توصف بأنها أول نموذج أساسي لفيزياء الشمس، تعالج هذه الفجوة. من خلال معالجة البيانات الخام من SDO، طور الباحثون من IBM وNASA وثمانية مراكز بحثية إضافية نموذجًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على توقع الأحداث الشمسية الخطيرة التي يمكن أن تؤثر على الأنظمة الفضائية وأنظمة الأرض.
سوريا، التي سميت على اسم الكلمة السنسكريتية لـ "الشمس"، متاحة الآن للجمهور على Hugging Face و GitHub ومن خلال مكتبة TerraTorch التابعة لـ IBM للتخصيص الدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي الجغرافية. إلى جانب سوريا، أطلق الفريق SuryaBench، وهي مجموعة من مجموعات البيانات والمقاييس المنسقة المصممة لتسهيل تطوير وتقييم التطبيقات ليس فقط لتوقعات الطقس الفضائي ولكن أيضًا لأبحاث الشمس الأوسع.
إن التنبؤ بالعواصف الشديدة على الأرض يمثل تحديًا بالفعل، وتنبؤ العواصف الشمسية يضيف تعقيدًا إضافيًا. تتفجر التوهجات الشمسية من خلال المجال المغناطيسي للشمس، ويستغرق الضوء الناتج عن هذه الأحداث حوالي ثماني دقائق ليصل إلى الأرض. تؤكد هذه الفترة الزمنية على الحاجة إلى نماذج تنبؤية يمكنها تقديم تحذيرات مبكرة من النشاط الشمسي قبل أن يؤثر على رواد الفضاء، والأقمار الصناعية، والبنية التحتية على الكوكب.
تقدم Surya AI توقعات الهليوسفير مع تحسين توقعات الانفجارات الشمسية ورسم الخرائط المغناطيسية
تُظهر مبادرة سوريا من IBM استراتيجية أكبر لاعتماد الأساليب التوليدية والمُؤتمتة التي تسمح بتطوير الخوارزميات واختبارها وتنقيحها على نطاق واسع. يُظهر المشروع وجهة نظر IBM حول الذكاء الاصطناعي ليس كأداة فحسب، بل كمساهم ومحرك للاستكشاف العلمي.
يحتفظ مرصد ديناميات الشمس (SDO) بمدار بجانب الأرض لتوفير رؤية مستمرة للشمس، حيث يلتقط الصور كل 12 ثانية عبر عدة نطاقات طولية. تكشف هذه الصور عن تباينات درجات الحرارة عبر طبقات الشمس، بدءًا من حوالي 5,500 درجة مئوية على السطح إلى ما يقرب من 2 مليون درجة مئوية في الكورونا، وهي الجزء الخارجي من غلافها الجوي. بالإضافة إلى ذلك، يقوم SDO برسم خريطة للنشاط المغناطيسي للشمس، حيث يلتقط بقع الشمس الناشئة في الضوء الأبيض، ويقيس سرعة فقاعات البلازما على السطح، ويتتبع التواء وتشابك خطوط المجال المغناطيسي.
لتدريب سوريا، استخدم الباحثون تسع سنوات من بيانات SDO، حيث قاموا أولاً بتنسيق أنواع البيانات المختلفة ثم قاموا بتجربة هياكل الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات. يستخدم النموذج النهائي محول رؤية طويل وقصير مع آلية ترشيح طيفية، مما يسمح له بالتعامل مع صور SDO عالية الدقة 4096 × 4096 بكسل، والتي تحتوي على ما يصل إلى عشرة أضعاف المزيد من التفاصيل مقارنةً ببيانات الصور النموذجية. كما أن الترشيح الطيفي قلل أيضًا من استخدام الذاكرة بنحو 5% وساعد في تصفية الضوضاء من مجموعة البيانات.
بالمقارنة مع العمل السابق مع بريثفي، حيث أعادت النماذج بناء صور الأقمار الصناعية للأرض الم obscured جزئيًا، تم تدريب سوريا للتنبؤ بما ستلاحظه SDO بعد ساعة بناءً على الصور المتسلسلة. ثم تمت مقارنة التنبؤات بالملاحظات الفعلية لقياس الدقة. من خلال مطالبة النموذج باستنتاج العناصر الأساسية مثل هندسة الشمس، الهيكل المغناطيسي، والدوران التفاضلي، كان الباحثون يهدفون إلى إعداد سوريا لمجموعة متنوعة من التطبيقات العلمية. في البداية، حاول الفريق ترميز دوران الشمس الأسرع عند خط الاستواء مقارنةً بأقطابها بشكل صريح، لكن السماح للنموذج بتعلم هذا السلوك من البيانات أثبت أنه أكثر فعالية، مما أدى إلى أداء أفضل.
أظهر سوريا قدرات قوية في التنبؤ، بما في ذلك التنبؤ بالتوهجات الشمسية. تسمح الطرق الحالية للعلماء بتوقع التوهجات قبل ساعة واحدة، بينما حقق سوريا فترة تقدم قدرها ساعتين باستخدام البيانات المرئية. كما أشارت الاختبارات الأولية أيضًا إلى تحسين بنسبة 16% في دقة تصنيف التوهجات الشمسية، مما يمثل تقدمًا كبيرًا على التقنيات الحالية وقد يجعل سوريا النموذج الأول القادر على توفير هذا المستوى من التحذير المبكر.
تمكن سوريا وسوريا بنش من التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي لنشاط الشمس وتأثيرات الطقس الفضائي
تم تصميم سوريا وسوريا بنش لجعل أبحاث الطاقة الشمسية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي متاحة للعلماء دون خبرة عميقة في الذكاء الاصطناعي. يوفر سوريا بنش مجموعات بيانات مختارة ومعايير لمهام رئيسية في التنبؤ بالطقس الفضائي، بما في ذلك توقع التوهجات الشمسية، والتنبؤ بسرعات الرياح الشمسية، وتحليل الهيكل المغناطيسي لهالة الشمس. تتناول الأدوات أيضًا أسئلة قائمة منذ زمن طويل، مثل سبب زيادة شدة الرياح الشمسية خلال الفترات الهادئة للشمس.
تتمحور مجموعات البيانات حول المناطق النشطة للشمس، وهي بقع مظلمة على سطحها حيث تتجمع الطاقة المغناطيسية وتحدث انفجارات مثل الومضات الشمسية والانبعاثات الكتلية الإكليلية. يمكن أن تتفاعل هذه الأحداث مع المجال المغناطيسي للأرض، مما يتسبب في تعطيل الأقمار الصناعية والاتصالات وأنظمة الطاقة. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات، تمكّن سوريا من توقع النشاط الشمسي قبل ساعات، مما يحسن من قدرات الإنذار المبكر لمخاطر الطقس الفضائي.
يشتمل SuryaBench على تطبيقات لاكتشاف الإشعاع فوق البنفسجي الشديد ومراقبة تراكم الخطوط المغناطيسية في غلاف الشمس، مما يمكن أن يعجل من سرعة الرياح الشمسية إلى سرعات قد تكون ضارة. من خلال دمج هذه المعلومات، يمكن للعلماء توقع تأثير النشاط الشمسي على الأرض بشكل أفضل، بما في ذلك التأثيرات على الأقمار الصناعية وشبكات الطاقة وبنية الاتصالات.
معًا، توفر سوريا وسوريا بينش إطارًا جديدًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي لفهم وتوقع الظواهر الشمسية، مما يقدم تنبؤات أسرع وأكثر دقة للأحداث الشمسية المحتملة الخطورة ويمنح الباحثين أدوات للاستجابة بشكل استباقي لتهديدات الطقس الفضائي.