NASA는 AI를 사용하여 태양 폭풍을 예측하고 지구는 30분 전에 위기에 대응할 수 있습니다.

NASA의 연구원들은 인공 지능(AI) 모델을 사용하여 태양 폭풍 데이터를 분석하고 태양 폭풍이 지구에 잠재적으로 치명적인 영향을 미치기 전에 약 30분 동안 지구에 경고를 보낼 수 있는 조기 경보 시스템을 개발했습니다.

태양 폭풍은 다량의 고에너지 입자와 플라즈마를 우주로 방출하는 태양 표면의 격렬한 폭발입니다. 이러한 물질은 빛보다 느리게 이동하므로 지구에 접근하면 무선 신호를 통해 미리 감지할 수 있습니다. 태양 폭풍이 지구에 미치는 주요 피해는 전력 및 통신 시설을 방해하거나 손상시키는 것입니다. 예를 들어, 35년 전 태양 폭풍으로 인해 퀘벡에서는 몇 시간 동안 정전이 발생했습니다. 150여년 전 캐링턴 사건과 같은 더욱 극심한 태양폭풍이 발생한다면 오늘날의 전력 및 통신 인프라는 막대한 피해를 입을 것입니다.

과학자들은 이 문제에 주목해 왔으며, 현재 이러한 태양 폭풍을 식별하는 데 사용할 수 있는 태양을 관찰하는 위성이 많이 있습니다. 이러한 위성에는 NASA 팀에 데이터를 제공한 ACE, Wind, IMP-8 및 Geotail이 포함됩니다.

태양 폭풍이 다가오고 있다는 것을 아는 것만으로는 충분하지 않으며, 그것이 지구에 도달하면 지구에 어떤 영향을 미칠지 알아야 합니다. 따라서 연구원들은 위성이 감지한 일부 폭풍의 영향을 받은 지상 사이트에서도 데이터를 수집했습니다.

그런 다음 과학자들은 DAGGER라는 이름의 딥 러닝 모델을 훈련하기 시작했습니다. 특히 동일한 작업을 수행하려는 기존 예측 알고리즘에 비해 속도가 빨라졌습니다. 인도 대학간 천문학 및 천체물리학 센터의 Vishal Upendran이 이끄는 연구원들은 이 알고리즘이 태양 폭풍의 심각도와 방향을 1초 이내에 예측할 수 있으며 1분마다 한 번의 예측이 가능하다고 주장합니다. 이전 알고리즘은 태양 폭풍이 지구를 강타하기 전에 경고 시간이 거의 없는 지점까지 훨씬 더 오래 걸렸습니다.

이 태양 폭풍 경고 시스템은 예측 속도와 기능을 결합하여 DAGGER를 태양 폭풍의 잠재적인 위험을 예측하고 정확하게 대응하는 데 있어 큰 발전을 이루었습니다. IT House는 태양이 11년 태양 활동 주기의 정점(2025년 예상)에 도달하기 전에 대량의 데이터를 수집하기 위해 오픈 소스 플랫폼에서 시스템을 출시했다고 밝혔습니다. 이를 통해 유틸리티 및 통신 회사는 최악의 태양 폭풍이 닥치기 전에 준비하기 위해 DAGGER를 위협 평가 시스템에 통합하는 데 수년을 투자할 수 있습니다.

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