À près de 150 millions de kilomètres de la terre, le soleil est en même temps la source de vie de notre planète et une menace latente pour notre infrastructure technologique. Leurs explosions d'énergie – appelées éjections de masse solaire et coronale – peuvent libérer de vraies tempêtes solaires capables d'interrompre les systèmes de navigation, de renverser des satellites, de nuire aux réseaux électriques et d'exposer les astronautes à des niveaux élevés de rayonnement.
La prédiction de ces phénomènes est un défi pour l'héliophysique depuis des décennies. Maintenant, un nouveau modèle d'IA «open source» développé par la NASA et IBM, baptisé comme «Surya» (le mot pour «soleil» dans l'ancienne langue sanskrite), promet de marquer A avant et après dans notre capacité à anticiper et à atténuer les effets du climat spatial.
Le défi de prédire le soleil
Les scientifiques savent comment identifier les conditions qui favorisent l'apparition des éruptions solaires, mais déterminer le moment exact et l'intensité d'une éruption est extrêmement complexe. Contrairement à la météorologie terrestre, où les systèmes d'observation et de prédiction sont plus développés, dans le cas du Soleil, les processus sous-jacents restent, en grande partie, un mystère.
Chaque éruption solaire peut représenter d'un inconfort mineur – des graphiques momentanés dans les communications radio – à un événement catastrophique: un super-due solaire qui provoque des échecs satellites massifs, dans le réseau électrique mondial et dans les systèmes de positionnement GPS. Selon les estimations, un événement de cette ampleur pourrait entraîner des pertes de milliards de dollars dans le monde.
Surya: un modèle d'IA a appliqué au soleil
Surya n'est pas un système de prédiction traditionnel, mais un modèle de directement formé avec neuf ans d'observations de l'Observatoire de dynamique solaire (SDO), le satellite de la NASA qui depuis 2010 observe le soleil sans interruption.
Le SDO a accumulé une base de données sans précédent: des images de très haute résolution capturées toutes les 12 secondes dans différentes gammes du spectre électromagnétique, ainsi que des mesures des champs magnétiques solaires. Au total, nous parlons de plus de 250 téraoctets de données qui reflètent un cycle solaire complet.
Surya a été formé avec ces informations en utilisant des architectures d'intelligence artificielle avancées, y compris des transformateurs de vision à long terme avec des mécanismes de soins spécialisés pour gérer la complexité et la taille des images solaires. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui nécessitent des données étiquetées, Surya apprend directement à partir de données non transformées, qui vous permet de vous adapter à de nouvelles tâches sans ré-formation.
Science ouverte à travers gratuitement
L'un des aspects les plus pertinents du projet est son caractère ouvert et collaboratif. Le modèle et ses données sont disponibles sur des plates-formes telles que Hugging Face et GitHub, ainsi qu'un ensemble de repères complémentaires appelé Suryabench, conçu pour les chercheurs du monde entier peut développer de nouvelles applications.
La NASA et IBM soulignent que cette initiative fait partie d'un effort plus large pour démocratiser l'accès aux outils d'intelligence artificielle appliqués à la science, suivant l'exemple des modèles précédents de la famille Prithvi, orienté vers l'analyse du climat et de la géographie terrestre.
Prédictions avec des heures d'avantages
Les premiers résultats de Surya sont prometteurs: il s'est avéré être en mesure de prédire les éruptions solaires jusqu'à deux heures avant qu'elles ne se produisent, générant également des visualisations sur leur forme, leur emplacement et leur intensité. Cela implique deux fois plus de temps avant les méthodes actuelles et une amélioration de 16% de la précision par rapport aux systèmes précédents.
Bien que deux heures puissent sembler peu, dans le climat spatial, chaque minute compte: les opérateurs de satellites peuvent ajuster les orbites, les contrôleurs de réseau électrique prennent des mesures préventives et des équipes spatiales à la recherche de refuge dans les modules de rayonnement blindé.
Au-delà des tempêtes solaires
Le potentiel de Surya va bien au-delà des prédictions immédiates. Son architecture vous permet d'explorer plusieurs applications scientifiques:
- Surveillance des régions solaires actives, où la plupart des tempêtes solaires proviennent.
- Prédiction de la vitesse du vent solaire, qui affecte directement la magnétosphère terrestre.
- Étude de la structure magnétique de la couronne, l'une des grandes énigmes de l'héliophysique.
- L'intégration des données provenant d'autres missions solaires, telles que la sonde solaire Parker (NASA) ou SOHO (NASA-ESA), pour enrichir les prédictions.
De plus, étant un modèle généraliste, Surya pourrait servir de pont vers de nouveaux domaines de recherche: de comprendre comment le climat spatial influence les phénomènes atmosphériques terrestres – comme tempêtes électriques – pour développer des modèles analogiques pour d'autres planètes ou étoiles.
De plus, en tant que Juan Bernabé-Moreno, chercheur IBM et chef de projet résume: « Le soleil est notre laboratoire pour comprendre une autre étoile ». Chaque avancée dans la prédiction de son comportement nous protège non seulement des catastrophes technologiques possibles, mais élargit également nos connaissances sur les processus fondamentaux qui régissent l'univers.
Via | Ibm
