Sam José, 24 de agosto (Elmundo.cr) -IBM (NYSE: IBM) y la NASA presentaron hoy el modelo de fundación de código abierto más avanzado para comprender y predecir datos de observación solar cómo la actividad solar afecta la tecnología de la tierra y el espacio. Surya, nombrada por la palabra sánscrita, que llama el sol, representa un progreso significativo en la aplicación de IA para la interpretación de las imágenes del sol y la investigación del clima interior y ofrece una nueva herramienta para proteger todo de la navegación de GPS a redes eléctricas y telecomunicaciones, la naturaleza constantemente cambiada.
El sol puede ser 93 millones de millas de distanciaPero sus efectos en la vida moderna son inmediatos y crecen. El brote solar y las masas coronales pueden destruir satélites, interrumpir la navegación aérea, causar cortes de energía y aceptar riesgos de radiación graves para los astronautas. Con la creciente dependencia de la humanidad de la tecnología espacial y los planes para un examen espacial más profundo, la predicción exacta del clima solar se ha vuelto fundamental.
Cuando la dependencia tecnológica de la humanidad crece y nuestra susceptibilidad al clima espacial hace esto. Después de un Escenario de riesgo sistémico creado por Lloyd’sLa economía global podría estar expuesta a pérdidas de $ 2.4 mil millones durante un período de cinco años, por lo que se espera una pérdida esperada de $ 17,000 millones para el riesgo de una tormenta solar hipotética. Los recientes eventos de Sun[1] Ya ha demostrado el riesgo de interrumpir los servicios GPS, forzar desviaciones de vuelo y dañar los satélites. Los efectos de las tormentas solares pueden causar:
- Daño a satélites, vehículos espaciales y/o astronautas que están estacionados fuera de la tierra
- Pérdida de hardware satelital, daños a paneles solares y circuitos
- Efectos en los viajes aéreos debido a errores de navegación y el riesgo potencial de radiación para la tripulación y las aerolíneas
- Una reducción en la producción de alimentos, ya que la agricultura puede verse influenciada por la interrupción de la navegación GPS
Las implicaciones son la investigación académica y la preparación operativa. El nuevo modelo ofrece herramientas con las que los expertos pueden planificar tormentas solares que pueden cambiar la infraestructura tecnológica de la Tierra.
“Piense esto como un pronóstico del tiempo para el espacio”, dijo Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research Europe, Gran Bretaña e Irlanda. “Justo cuando nos preparamos para fenómenos meteorológicos peligrosos, tenemos que hacer lo mismo con las tormentas solares. Surya nos brinda una capacidad sin precedentes para anticipar lo que viene, y no es solo un rendimiento tecnológico, sino también un paso fundamental para proteger nuestra civilización tecnológica de la estrella que nos apoya”.
La predicción tradicional del clima solar se basa en imágenes satelitales parciales de la superficie solar, lo que históricamente dificulta las predicciones precisas. Surya se ocupa de esta restricción cuando está entrenada en el registro de datos más grande y curado con alta resolución. Este registro de datos está destinado a ayudar a los investigadores a examinar y evaluar mejor la predicción del clima interior crítico. Algunos ejemplos de estas tareas en las que se ha probado Surya incluyen la predicción de brotes solares, la velocidad de Sonnenwinden, la predicción de los espectros solares -EU y la aparición de regiones activas al sol.
En los primeros hallazgos, los investigadores informaron que una mejora del 16% de la precisión de la clasificación de fallas solares, que los investigadores consideran una mejora muy significativa en comparación con los métodos anteriores. Además de la tarea de la clasificación del brote solar binario, Surya es predecir los brotes solares por primera vez y proporcionar una imagen de alta resolución sobre dónde se espera el brote hasta dos horas antes.
Los desafíos técnicos fueron inmensos. Surya entrenó a nueve años de datos de observación solar de alta resolución del Observatorio de Dinámica Solar de la NASA. Estas imágenes solares son 10 -grandes que los datos típicos de entrenamiento de IA, por lo que se requiere una Quitecture personalizada para hacer frente a la escala de masa y mantener la eficiencia. El resultado es un modelo con una resolución espacial sin precedentes, con la cual las características solares se pueden resolver en escalas y contextos, que no se han registrado previamente en corrientes de entrenamiento de IA con una gran escala.
“Promovemos la ciencia basada en datos integrando la experiencia científica profunda de la NASA en modelos Avant -Gartde para inteligencia artificial”, dijo Kevin Murphy, director de datos científicos de la sede de la NASA en Washington. “En el desarrollo de un modelo fundador basado en datos heliófísicos de la NASA, facilitamos el análisis de la complejidad del comportamiento solar con velocidad y precisión sin precedentes. Este modelo permite una comprensión más completa de cómo la actividad solar afecta los sistemas y tecnologías críticas, de las cuales todos dependemos de la tierra”.
Surya es parte de un esfuerzo más amplio en IBM para buscar enfoques generativos y automatizados que permitan, probar, probar y desarrollar algoritmos de escala. Surya es un ejemplo de cómo IBM Ki no solo se posiciona como una herramienta, sino también como un motor de descubrimiento científico. Comenzando a Surya en AbrazoLa IBM y la NASA democratizan el acceso a instrumentos avanzados para comprender y predecir el clima solar y las exploraciones científicas. Ahora los investigadores de todo el mundo pueden usar esta base para el desarrollo de aplicaciones especializadas para sus regiones e industrias.
Este modelo es parte de una cooperación más amplia entre IBM y la NASA para usar la tecnología de IA para explorar nuestro planeta y el sistema solar. Unir Familia Prithvi de modelos básicos que incluyen un modelo geoespacial y un modelo meteorológico. El año pasado, IBM y la NASA comenzaron Modelo meteorológico de Pithvi Desarrollar en el abrazo de los científicos y la comunidad en general, el clima y las proyecciones climáticas y climáticas a corto plazo.
