IBM Araştırma ve NASA, dokuz yıllık yüksek çözünürlüklü SDO görüntülerini kullanarak güneş patlamalarını daha hızlı ve %16 daha doğru tahmin eden açık kaynaklı bir yapay zeka olan Surya'yı başlattı.
IBM Research, teknoloji şirketi IBM'in araştırma ve geliştirme bölümü, astronotlar, uydular, enerji şebekeleri ve Dünya'daki iletişimler için risk oluşturabilecek şiddetli güneş patlamalarını tahmin etmek üzere tasarlanmış Surya adlı yeni bir AI modelini açık kaynak yapma amacıyla NASA ile ortaklık kurduğunu duyurdu. Bu model, benzeri görülmemiş bir hızla çalışmaktadır.
Son 15 yıldır, NASA'nın Güneş Dinamikleri Gözlemevi (SDO) uydusu, güneş aktivitelerini anlamayı geliştirmek için Güneş'i sürekli olarak izliyor, ancak topladığı verilerin çoğu henüz keşfedilmemiş durumda. SDO fırlatıldığında, yapay zeka araçları henüz erken aşamalardaydı ve sürekli görüntü akışını tam olarak analiz etme yeteneğini sınırlıyordu.
Surya, güneş fiziği için ilk temel model olarak tanımlanmıştır ve bu boşluğu doldurmaktadır. SDO'dan ham verileri işleyerek, IBM, NASA ve sekiz ek araştırma merkezinden araştırmacılar, hem uzay hem de Dünya tabanlı sistemleri etkileyebilecek tehlikeli güneş olaylarını tahmin edebilen bir AI modeli geliştirmiştir.
Sanskritçe "Güneş" anlamına gelen Surya, artık Hugging Face, GitHub ve IBM'in TerraTorch kütüphanesi üzerinden coğrafi AI modellerini ince ayar yapmak için herkese açık olarak kullanılabilir. Surya ile birlikte ekip, sadece uzay hava tahmini değil, aynı zamanda daha geniş güneş araştırmaları için uygulamaların geliştirilmesi ve değerlendirilmesini kolaylaştırmak amacıyla tasarlanmış, özenle hazırlanmış veri setleri ve ölçütler içeren SuryaBench'i de yayımladı.
Dünyada şiddetli fırtınaları tahmin etmek zaten zorlayıcıdır ve güneş fırtınalarını tahmin etmek ek karmaşıklıklar getirir. Güneş patlamaları, Güneş'in manyetik alanından fışkırır ve bu olayların ışığı Dünya'ya ulaşmak için yaklaşık sekiz dakika alır. Bu gecikme, astronotlar, uydular ve gezegendeki altyapı üzerinde etkili olmadan önce güneş aktivitesi hakkında erken uyarılar sağlayabilecek prediktif modellerin gerekliliğini vurgular.
Surya AI, Gelişmiş Güneş Patlaması Tahmini ve Magnetik Haritalama ile Heliosfer Tahminini İlerletiyor
IBM'nin Surya girişimi, algoritmaların büyük ölçekte geliştirilmesi, test edilmesi ve rafine edilmesine olanak tanıyan üretken ve otomatik yöntemleri benimsemek için daha büyük bir stratejiyi yansıtmaktadır. Proje, IBM'nin AI'ya sadece bir araç değil, aynı zamanda bilimsel keşfin bir katkıcısı ve itici gücü olarak bakış açısını gözler önüne seriyor.
Güneş Dinamikleri Gözlemevi (SDO), Güneş'in sürekli bir görüntüsünü sağlamak için Dünya'nın yanında bir yörüngede bulunur ve her 12 saniyede bir birden fazla dalga boyu bandında görüntüler yakalar. Bu görüntüler, Güneş'in katmanları boyunca yaklaşık 5,500°C yüzeyde ve neredeyse 2 milyon °C korona, atmosferinin en dış kısmında olmak üzere sıcaklık değişimlerini ortaya çıkarır. Ayrıca, SDO Güneş'in manyetik aktivitesini haritalar, beyaz ışıkta ortaya çıkan güneş lekelerini yakalar, yüzeydeki plazma kabarcıklarının hızını ölçer ve manyetik alan çizgilerinin bükülmesini ve dolanmasını takip eder.
Surya'yı eğitmek için araştırmacılar, dokuz yıllık SDO verisini kullandılar, önce çeşitli veri türlerini uyumlu hale getirdiler ve ardından bilgiyi işlemek için AI mimarileri üzerinde denemeler yaptılar. Nihai model, SDO'nun yüksek çözünürlüklü 4096 x 4096 piksel görüntülerini işleyebilmesini sağlayan spektral kapama mekanizması ile uzun-kısa vizyon dönüştürücüsü kullanmaktadır; bu görüntüler, tipik görüntü verilerinden on kat daha fazla detay içermektedir. Spektral kapama ayrıca bellek kullanımını yaklaşık %5 oranında azaltmış ve veri kümesinden gürültüyü filtrelemeye yardımcı olmuştur.
Prithvi ile önceki çalışmalara kıyasla, modellerin kısmen gizlenmiş Dünya uydu görüntülerini yeniden yapılandırdığı yerde, Surya, ardışık görüntülere dayanarak SDO'nun bir saat sonra neyi gözlemleyeceğini tahmin etmek için eğitildi. Tahminler, doğruluğu ölçmek için gerçek gözlemlerle karşılaştırıldı. Araştırmacılar, modelin güneş geometrisi, manyetik yapı ve diferansiyel dönüşüm gibi temel unsurları çıkarım yapmasını gerektirerek Surya'yı çeşitli bilimsel uygulamalar için hazırlamayı amaçladılar. Başlangıçta, ekip, Güneş'in ekvatorda kutuplara göre daha hızlı döndüğünü açıkça kodlamaya çalıştı, ancak modelin bu davranışı verilerden öğrenmesine izin vermek daha etkili oldu ve daha iyi performans elde edildi.
Surya, güneş patlaması tahminleri de dahil olmak üzere güçlü tahmin yetenekleri sergiledi. Mevcut yöntemler, bilim insanlarının patlamaları bir saat önceden tahmin etmelerine olanak tanırken, Surya görsel verileri kullanarak iki saatlik bir öngörü süresi elde etti. İlk testler ayrıca güneş patlaması sınıflandırma doğruluğunda %16'lık bir iyileşme gösterdi; bu, mevcut tekniklere göre önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor ve potansiyel olarak Surya'yı bu seviyede erken uyarı sağlayabilen ilk model haline getiriyor.
Surya ve SuryaBench, Güneş Aktivitesi ve Uzay Havası Etkilerinin AI Destekli Tahminini Sağlıyor
Surya ve SuryaBench, derin yapay zeka uzmanlığına sahip olmayan bilim insanları için AI destekli güneş araştırmalarını erişilebilir hale getirmek için tasarlanmıştır. SuryaBench, güneş patlamalarını tahmin etme, güneş rüzgarı hızlarını öngörme ve Güneş'in koronasının manyetik yapısını analiz etme gibi önemli uzay hava tahmini görevleri için derlenmiş veri setleri ve kıyaslamalar sunar. Araçlar ayrıca, Güneş'in daha sakin dönemlerinde güneş rüzgarlarının neden yoğunlaştığı gibi uzun süredir devam eden soruları da ele alır.
Veri setleri, Güneş’in aktif bölgelerine, yüzeyindeki karanlık lekeler üzerine odaklanmaktadır; burada manyetik enerji birikir ve güneş patlamaları ile koronal kütle atımları gibi patlamalar meydana gelir. Bu olaylar, uydu, iletişim ve enerji sistemlerini bozarak Dünya’nın manyetik alanı ile etkileşime girebilir. Bu veriler üzerinde AI modellerini eğiterek, Surya, güneş aktivitesinin saatler öncesinden tahmin edilmesini sağlar ve uzay hava tehlikeleri için erken uyarı yeteneklerini geliştirir.
SuryaBench, aşırı ultraviyole radyasyon tespiti ve Güneş atmosferinde manyetik hat birikimini izleme uygulamalarını içermektedir. Bu durum, güneş rüzgarını potansiyel olarak zararlı hızlara hızlandırabilir. Bu bilgiyi entegre ederek, bilim insanları güneş aktivitesinin Dünya üzerindeki etkilerini, uydular, enerji şebekeleri ve iletişim altyapısı üzerindeki etkileri daha iyi tahmin edebilirler.
Surya ve SuryaBench birlikte, güneş olaylarını anlama ve tahmin etme konusunda yeni bir AI destekli çerçeve sunarak, potansiyel olarak tehlikeli güneş olaylarının daha hızlı ve daha doğru tahmin edilmesini sağlamakta ve araştırmacılara uzay hava tehditlerine proaktif bir şekilde yanıt verme araçları sunmaktadır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
IBM ve NAS Açık Kaynak Surya AI'yi Tehlikeli Güneş Fırtınalarının Tahminini Hızlandırmak İçin Yayınladı
Kısaca
IBM Araştırma ve NASA, dokuz yıllık yüksek çözünürlüklü SDO görüntülerini kullanarak güneş patlamalarını daha hızlı ve %16 daha doğru tahmin eden açık kaynaklı bir yapay zeka olan Surya'yı başlattı.
IBM Research, teknoloji şirketi IBM'in araştırma ve geliştirme bölümü, astronotlar, uydular, enerji şebekeleri ve Dünya'daki iletişimler için risk oluşturabilecek şiddetli güneş patlamalarını tahmin etmek üzere tasarlanmış Surya adlı yeni bir AI modelini açık kaynak yapma amacıyla NASA ile ortaklık kurduğunu duyurdu. Bu model, benzeri görülmemiş bir hızla çalışmaktadır.
Son 15 yıldır, NASA'nın Güneş Dinamikleri Gözlemevi (SDO) uydusu, güneş aktivitelerini anlamayı geliştirmek için Güneş'i sürekli olarak izliyor, ancak topladığı verilerin çoğu henüz keşfedilmemiş durumda. SDO fırlatıldığında, yapay zeka araçları henüz erken aşamalardaydı ve sürekli görüntü akışını tam olarak analiz etme yeteneğini sınırlıyordu.
Surya, güneş fiziği için ilk temel model olarak tanımlanmıştır ve bu boşluğu doldurmaktadır. SDO'dan ham verileri işleyerek, IBM, NASA ve sekiz ek araştırma merkezinden araştırmacılar, hem uzay hem de Dünya tabanlı sistemleri etkileyebilecek tehlikeli güneş olaylarını tahmin edebilen bir AI modeli geliştirmiştir.
Sanskritçe "Güneş" anlamına gelen Surya, artık Hugging Face, GitHub ve IBM'in TerraTorch kütüphanesi üzerinden coğrafi AI modellerini ince ayar yapmak için herkese açık olarak kullanılabilir. Surya ile birlikte ekip, sadece uzay hava tahmini değil, aynı zamanda daha geniş güneş araştırmaları için uygulamaların geliştirilmesi ve değerlendirilmesini kolaylaştırmak amacıyla tasarlanmış, özenle hazırlanmış veri setleri ve ölçütler içeren SuryaBench'i de yayımladı.
Dünyada şiddetli fırtınaları tahmin etmek zaten zorlayıcıdır ve güneş fırtınalarını tahmin etmek ek karmaşıklıklar getirir. Güneş patlamaları, Güneş'in manyetik alanından fışkırır ve bu olayların ışığı Dünya'ya ulaşmak için yaklaşık sekiz dakika alır. Bu gecikme, astronotlar, uydular ve gezegendeki altyapı üzerinde etkili olmadan önce güneş aktivitesi hakkında erken uyarılar sağlayabilecek prediktif modellerin gerekliliğini vurgular.
Surya AI, Gelişmiş Güneş Patlaması Tahmini ve Magnetik Haritalama ile Heliosfer Tahminini İlerletiyor
IBM'nin Surya girişimi, algoritmaların büyük ölçekte geliştirilmesi, test edilmesi ve rafine edilmesine olanak tanıyan üretken ve otomatik yöntemleri benimsemek için daha büyük bir stratejiyi yansıtmaktadır. Proje, IBM'nin AI'ya sadece bir araç değil, aynı zamanda bilimsel keşfin bir katkıcısı ve itici gücü olarak bakış açısını gözler önüne seriyor.
Güneş Dinamikleri Gözlemevi (SDO), Güneş'in sürekli bir görüntüsünü sağlamak için Dünya'nın yanında bir yörüngede bulunur ve her 12 saniyede bir birden fazla dalga boyu bandında görüntüler yakalar. Bu görüntüler, Güneş'in katmanları boyunca yaklaşık 5,500°C yüzeyde ve neredeyse 2 milyon °C korona, atmosferinin en dış kısmında olmak üzere sıcaklık değişimlerini ortaya çıkarır. Ayrıca, SDO Güneş'in manyetik aktivitesini haritalar, beyaz ışıkta ortaya çıkan güneş lekelerini yakalar, yüzeydeki plazma kabarcıklarının hızını ölçer ve manyetik alan çizgilerinin bükülmesini ve dolanmasını takip eder.
Surya'yı eğitmek için araştırmacılar, dokuz yıllık SDO verisini kullandılar, önce çeşitli veri türlerini uyumlu hale getirdiler ve ardından bilgiyi işlemek için AI mimarileri üzerinde denemeler yaptılar. Nihai model, SDO'nun yüksek çözünürlüklü 4096 x 4096 piksel görüntülerini işleyebilmesini sağlayan spektral kapama mekanizması ile uzun-kısa vizyon dönüştürücüsü kullanmaktadır; bu görüntüler, tipik görüntü verilerinden on kat daha fazla detay içermektedir. Spektral kapama ayrıca bellek kullanımını yaklaşık %5 oranında azaltmış ve veri kümesinden gürültüyü filtrelemeye yardımcı olmuştur.
Prithvi ile önceki çalışmalara kıyasla, modellerin kısmen gizlenmiş Dünya uydu görüntülerini yeniden yapılandırdığı yerde, Surya, ardışık görüntülere dayanarak SDO'nun bir saat sonra neyi gözlemleyeceğini tahmin etmek için eğitildi. Tahminler, doğruluğu ölçmek için gerçek gözlemlerle karşılaştırıldı. Araştırmacılar, modelin güneş geometrisi, manyetik yapı ve diferansiyel dönüşüm gibi temel unsurları çıkarım yapmasını gerektirerek Surya'yı çeşitli bilimsel uygulamalar için hazırlamayı amaçladılar. Başlangıçta, ekip, Güneş'in ekvatorda kutuplara göre daha hızlı döndüğünü açıkça kodlamaya çalıştı, ancak modelin bu davranışı verilerden öğrenmesine izin vermek daha etkili oldu ve daha iyi performans elde edildi.
Surya, güneş patlaması tahminleri de dahil olmak üzere güçlü tahmin yetenekleri sergiledi. Mevcut yöntemler, bilim insanlarının patlamaları bir saat önceden tahmin etmelerine olanak tanırken, Surya görsel verileri kullanarak iki saatlik bir öngörü süresi elde etti. İlk testler ayrıca güneş patlaması sınıflandırma doğruluğunda %16'lık bir iyileşme gösterdi; bu, mevcut tekniklere göre önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor ve potansiyel olarak Surya'yı bu seviyede erken uyarı sağlayabilen ilk model haline getiriyor.
Surya ve SuryaBench, Güneş Aktivitesi ve Uzay Havası Etkilerinin AI Destekli Tahminini Sağlıyor
Surya ve SuryaBench, derin yapay zeka uzmanlığına sahip olmayan bilim insanları için AI destekli güneş araştırmalarını erişilebilir hale getirmek için tasarlanmıştır. SuryaBench, güneş patlamalarını tahmin etme, güneş rüzgarı hızlarını öngörme ve Güneş'in koronasının manyetik yapısını analiz etme gibi önemli uzay hava tahmini görevleri için derlenmiş veri setleri ve kıyaslamalar sunar. Araçlar ayrıca, Güneş'in daha sakin dönemlerinde güneş rüzgarlarının neden yoğunlaştığı gibi uzun süredir devam eden soruları da ele alır.
Veri setleri, Güneş’in aktif bölgelerine, yüzeyindeki karanlık lekeler üzerine odaklanmaktadır; burada manyetik enerji birikir ve güneş patlamaları ile koronal kütle atımları gibi patlamalar meydana gelir. Bu olaylar, uydu, iletişim ve enerji sistemlerini bozarak Dünya’nın manyetik alanı ile etkileşime girebilir. Bu veriler üzerinde AI modellerini eğiterek, Surya, güneş aktivitesinin saatler öncesinden tahmin edilmesini sağlar ve uzay hava tehlikeleri için erken uyarı yeteneklerini geliştirir.
SuryaBench, aşırı ultraviyole radyasyon tespiti ve Güneş atmosferinde manyetik hat birikimini izleme uygulamalarını içermektedir. Bu durum, güneş rüzgarını potansiyel olarak zararlı hızlara hızlandırabilir. Bu bilgiyi entegre ederek, bilim insanları güneş aktivitesinin Dünya üzerindeki etkilerini, uydular, enerji şebekeleri ve iletişim altyapısı üzerindeki etkileri daha iyi tahmin edebilirler.
Surya ve SuryaBench birlikte, güneş olaylarını anlama ve tahmin etme konusunda yeni bir AI destekli çerçeve sunarak, potansiyel olarak tehlikeli güneş olaylarının daha hızlı ve daha doğru tahmin edilmesini sağlamakta ve araştırmacılara uzay hava tehditlerine proaktif bir şekilde yanıt verme araçları sunmaktadır.