Die Sonne mag zwar 93 Millionen Meilen entfernt sein, doch ihr Einfluss auf das moderne Leben ist unmittelbar und nimmt weiter zu. Sonneneruptionen und koronale Massenauswürfe können Satelliten außer Betrieb setzen, die Flugnavigation stören, Stromausfälle auslösen und für Astronauten eine ernsthaften Strahlengefahr darstellen. Angesichts der zunehmenden Abhängigkeit der Menschheit von weltraumgestützter Technologie und der Pläne für eine intensivere Erforschung des Weltraums ist eine genaue Vorhersage des Solarwetters von entscheidender Bedeutung geworden.
Mit der zunehmenden technologischen Abhängigkeit der Menschheit wächst auch ihre Empfindsamkeit gegenüber dem Weltraumwetter. Einem von Lloyd’s erstellten Systemrisikoszenario zufolge könnte die Weltwirtschaft über einen Zeitraum von fünf Jahren Verluste in Höhe von 2,4 Billionen US-Dollar erleiden. Allein durch die Bedrohung durch einen hypothetischen Sonnensturm würden Verluste in Höhe von 17 Milliarden US-Dollar zu erwarten sind. Jüngste Sonnenereignisse (1) haben dieses Risiko bereits deutlich gemacht: Sie haben GPS-Dienste gestört, Flugumleitungen erzwungen und Satelliten beschädigt. Die Auswirkungen von Sonnenstürme können Folgendes verursachen:
- Schädigungen an Satelliten, Raumfahrzeugen und/oder Verletzungen von Astronauten, die außerhalb der Erde stationiert sind
- Verlust von Satellitenhardware, Beschädigung von Solarmodulen und Schaltkreisen
- Auswirkungen auf den Flugverkehr aufgrund von Navigationsfehlern sowie eine potenzielle Strahlengefahr für Flugpersonal und Passagiere
- Eine geringere Nahrungsmittelproduktion, da die Landwirtschaft durch Störungen der GPS-Navigation beeinträchtigt werden kann
Die Auswirkungen betreffen sowohl die akademische Forschung als auch die operative Bereitschaft. Das neue Modell wird Experten Tools an die Hand geben, mit denen sie sich auf Sonnenstürme vorbereiten können, die die technologische Infrastruktur der Erde stören können.
„Stellen Sie sich das wie eine Wettervorhersage für den Weltraum vor“, sagt Juan Bernabe-Moreno, Director of IBM Research Europe, UK and Ireland. „Genauso wie wir uns auf gefährliche Wetterereignisse vorbereiten, müssen wir das auch für Sonnenstürme tun. Surya gibt uns beispiellose Möglichkeiten, zu antizipieren, was auf uns zukommt. Das ist nicht nur eine technologische Errungenschaft, sondern ein entscheidender Schritt zum Schutz unserer technologischen Zivilisation vor dem Stern, der uns erhält.“
Herkömmliche Solarwettervorhersagen stützen sich auf partielle Satellitenaufnahmen der Sonnenoberfläche, was genaue Vorhersagen in der Vergangenheit extrem schwierig machte. Surya begegnet dieser typischen Einschränkung, indem es auf dem größten kuratierten hochauflösenden Datensatz zur Heliophysik trainiert wird. Dieser Datensatz soll Forschern helfen, wichtige Aufgaben zur Vorhersage des der Weltraumwetters besser zu untersuchen und zu bewerten. Beispiele für solche Aufgaben, für die Surya getestet wurde, sind die Vorhersage von Sonneneruptionen, die Geschwindigkeit von Sonnenwinden, die Vorhersage von EUV-Spektren der Sonne und das Auftreten aktiver Regionen auf der Sonne.
In ersten Tests berichten die Forschenden von einer Verbesserung der Genauigkeit bei der Klassifizierung von Sonneneruptionen um 16 Prozent, was sie als ganz erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Methoden bezeichnen. Zusätzlich zur binären Klassifizierung von Sonneneruptionen ist Surya so konzipiert, dass es erstmals Sonneneruptionen visuell vorhersagen kann. Es liefert ein hochauflösendes Bild der Stelle, an der die Eruption voraussichtlich bis zu zwei Stunden später auftreten wird.
Die technischen Herausforderungen waren immens. Surya wurde anhand von hochauflösenden Sonnenbeobachtungsdaten aus neun Jahren vom Solar Dynamics Observatory der NASA trainiert. Diese Sonnenbilder sind zehnmal größer als typische KI-Trainingsdaten, sodass eine maßgeschneiderte Multi-Architektur-Lösung erforderlich war, um den enormen Umfang zu bewältigen und gleichzeitig die Effizienz aufrechtzuerhalten. Das Ergebnis ist ein Modell mit beispielloser räumlicher Auflösung, das Sonnenmerkmale in Größenordnungen und Kontexten auflösen kann, die zuvor in groß angelegten KI-Trainingsworkflows nicht erfasst wurden.
„Wir fördern die datengestützte Wissenschaft, indem wir das fundierte wissenschaftliche Fachwissen der NASA in modernste KI-Modelle einfließen lassen“, sagt Kevin Murphy, Chief Science Data Officer at NASA Headquarters in Washington. „Durch die Entwicklung eines Basismodells, das auf den heliophysikalischen Daten der NASA trainiert wurde, erleichtern wir die Analyse der Komplexität des Sonnenverhaltens mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision. Dieses Modell ermöglicht ein umfassenderes Verständnis darüber, wie sich die Sonnenaktivität auf kritische Systeme und Technologien auswirkt, auf die wir alle hier auf der Erde angewiesen sind.“
Surya ist Teil einer umfassenderen Initiative von IBM, generative und automatisierte Ansätze zu verfolgen, die es ermöglichen, Algorithmen in großem Maßstab zu entdecken, zu testen und weiterzuentwickeln. Surya ist ein Beispiel dafür, wie IBM KI nicht nur als Tool, sondern als Motor wissenschaftlicher Entdeckungen positioniert. Mit der Veröffentlichung von Surya auf Hugging Face demokratisieren IBM und die NASA den Zugang zu fortschrittlichen Tools, die dem Verständnis und der Vorhersage des Solarwetters sowie der wissenschaftlichen Erforschung dienen. Forschende auf der ganzen Welt können nun auf dieser Grundlage aufbauen, um spezielle Anwendungen für ihre Regionen und Branchen zu entwickeln.
Dieses Modell ist Teil einer größeren Zusammenarbeit zwischen IBM und der NASA, bei der KI-Technologie zur Erforschung unseres Planeten und unseres Sonnensystems eingesetzt wird. Es ergänzt die Prithvi-Familie von Basismodellen, zu der auch ein Geodatenmodell und ein Wettermodell gehören. Im vergangenen Jahr haben IBM und die NASA das Prithvi-Wettermodell auf Hugging Face veröffentlicht, damit Wissenschaftler und die breitere Öffentlichkeit kurz- und langfristige Wetter- und Klimaprognosen entwickeln können.
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