Künstliche Intelligenz kann schädliche Sonnenstürme vorhersagen

Künstliche Intelligenz kann schädliche Sonnenstürme vorhersagen

Israelische Weltraumwetterforscher berichten, dass sie künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt haben, um starke Strahlungsausbrüche bis zu 96 Stunden vor ihrem Auftreten vorherzusagen.

Die schädliche Strahlung dieser Fackeln – auch Sonnenstürme genannt – kann unser Leben hier auf der Erde erheblich beeinträchtigen. Sie erzeugen Störungen in den atmosphärischen Schichten, durch die Kommunikations- und GPS-Signale laufen.

Dies führt zu einer Störung der Aktivität von Satelliten, Navigationssystemen, Kommunikations- und Stromnetzen. Intensive Strahlungsausbrüche können auch zu gefährlichen und kostspieligen Ausfällen von Raumfahrzeugen führen.

Wissenschaftler versuchen seit den 1930er Jahren, Sonnenstürme weit genug im Voraus vorherzusagen, um den Schaden auszugleichen. Heute findet das aufstrebende meteorologische Gebiet der Weltraumwetterforschung Wege, um solare und geophysikalische Störungen durch die Wechselwirkungen und Einflüsse der Sonne und anderer kosmischer Quellen, die die Erde umgeben, vorherzusagen.

Spezialist für Fernerkundung Yuval Reuveni vom Department of Physics and Samaria der Ariel University und dem Jordan Rift R&D Center arbeiteten mit Vlad Landa, einem Doktoranden in Informatik von der Ariel University, zusammen, um die neue Vorhersagemethode für Sonnenstürme zu erfinden, die als Convolutional Neural Network bezeichnet wird.

Wie in ihrer beschrieben veröffentlichter Artikel in Das Astrophysikalische JournalSie kombinierten Deep Learning vergangener Strahlungsausbrüche mit Röntgenmessungen von GOES-Satelliten (Geostationary Operational Environmental Satellite), die der US-amerikanischen National Oceanic and Atmospheric Administration gehören.

Das vorgeschlagene Modell erzielte im Vergleich zu früheren neueren Studien beeindruckende Ergebnisse bei verschiedenen Maßnahmen.

„Das Extrahieren einer genauen und zuverlässigen Sonneneruptionsprognose unter Berücksichtigung mehrerer Zeitfensterbereiche ist für Entscheidungsträger von entscheidender Bedeutung, wenn sie in kritischen Missionssituationen Schutzmaßnahmen ergreifen“, erklären die Forscher.

Ihr Projekt wurde von der Israel Space Agency und dem Ministerium für Wissenschaft und Technologie unterstützt.

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