در نگاه اول، خورشید جرم آسمانی ثابت و بدون تغییر به نظر می‌رسد اما در حقیقت، این ستاره عظیم توده‌ای از پلاسمای الکتریکی است که تحت‌تأثیر میدان مغناطیسی خود قرار دارد و فعالیت‌های پیش‌بینی‌ناپذیری به نمایش می‌گذارد که چالش بزرگی برای فیزیک‌دانان خورشیدی محسوب می‌شود.
طبق گزارش «Sciencealert»، از مهم‌ترین پدیده‌های خورشیدی خروج جرم از تاج خورشید (CME) است که تأثیرات آن همچنان تردیدهایی زیادی به وجود آورده است. مطالعات اخیر نشان می‌دهند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند این پدیده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند.
هوش مصنوعی و پیش‌بینی فعالیت‌های خورشیدی
طبق مقاله‌ای جدید، الگوریتم‌های آموزش‌دیده براساس دهه‌ها داده‌های خورشیدی توانسته‌اند علائم افزایش فعالیت در ناحیه‌ای به نام «AR13664» را تشخیص دهند و از این طریق به درک بهتری از فوران‌های آینده کمک کنند.
CMEها فوران‌های عظیم پلاسما از تاج خورشید به فضا هستند که در اثر اختلالات میدان مغناطیسی خورشید رخ می‌دهند. این رویدادهای انفجاری معمولاً همراه شراره‌های خورشیدی اتفاق می‌افتند و زمانی رخ می‌دهند که خطوط میدان مغناطیسی ناگهان تغییر جهت داده و انرژی عظیمی آزاد کنند.
CMEها با سرعتی بین چندصد تا چندهزار کیلومتردرثانیه حرکت می‌کنند و اگر مسیرشان به سمت زمین باشد، می‌توانند ظرف چند روز به آن برسند. هنگامی که این ذرات باردار به میدان مغناطیسی زمین برخورد می‌کنند، طوفان‌های ژئومغناطیسی ایجاد می‌کنند که ممکن است منجر به اختلال در ارتباطات ماهواره‌ای، سیستم‌های GPS و شبکه‌های برق شود. علاوهبراین، می‌توانند باعث شفق‌های قطبی درخشان در دو قطب زمین ایجاد کنند.
مطالعه جدید درباره هوش مصنوعی و پیش‌بینی طوفان‌های خورشیدی
در مطالعه‌ای که گروهی از ستاره‌شناسان به رهبری «سابرینا گوستاوینو» از دانشگاه جنوا انجام دادند، از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی طوفان خورشیدی مه 2024 (اردیبهشت 1403) و فوران‌های خورشیدی مرتبط با ناحیه 13644 استفاده شد. این طوفان شامل فوران شدیدی بود که به‌عنوان شراره X8.7 طبقه‌بندی شد.
با استفاده از این فناوری، تیم تحقیقاتی توانستند حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری‌شده را تحلیل و الگوهای پیچیده‌ای را که تشخیص آنها با روش‌های سنتی دشوار بود، شناسایی کنند. نتایج این پژوهش دقت بی‌سابقه‌ای را در پیش‌بینی شراره‌های خورشیدی، تغییرات آنها طی زمان و پیش‌بینی طوفان‌های ژئومغناطیسی نشان داد.
نتایج و پیامدهای مهم این مطالعه
نتایج این پژوهش نشان داد استفاده از یادگیری ماشینی نه‌فقط دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه نسبت به روش‌های سنتی عدم قطعیت را نیز کاهش می‌دهد. همچنین زمان رسیدن CMEها به زمین و زمان آغاز طوفان‌های ژئومغناطیسی با دقت بسیار بالایی پیش‌بینی شدند.
این پیشرفت می‌تواند تأثیر بسزایی در کاهش اثرات منفی طوفان‌های خورشیدی بر شبکه‌های برق، ارتباطات و سیستم‌های ماهواره‌ای داشته باشد. علاوهبراین، این روش می‌تواند پیش‌بینی شفق‌های قطبی را نیز بهبود ببخشد و تجربه‌ای جذاب‌تر برای دوستداران آسمان فراهم کند.
هوش مصنوعی درحال تغییر شیوه پیش‌بینی فعالیت‌های خورشیدی است. این فناوری می‌تواند با دقتی بی‌سابقه به ما در پیش‌بینی فوران‌های خورشیدی و کاهش تأثیرات منفی آنها کمک کند. با پیشرفت‌های بیشتر، شاید در آینده بتوانیم نه‌فقط طوفان‌های خورشیدی، بلکه سایر رویدادهای کیهانی را نیز با دقت بیشتری پیش‌بینی کنیم.
