IBM وناسا تطلقان نظام Surya AI مفتوح المصدر لتسريع التنبؤ بالعواصف الشمسية الخطيرة

أبحاث IBM أعلنت شركة IBM، قسم البحث والتطوير في شركة التكنولوجيا، أنها دخلت في شراكة مع وكالة ناسا لإطلاق Surya، وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد للفيزياء الشمسية مصمم للتنبؤ بالانفجارات الشمسية الشديدة التي قد تشكل مخاطر على رواد الفضاء والأقمار الصناعية وشبكات الطاقة والاتصالات على الأرض، بسرعة غير مسبوقة.

على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية، راقب قمر مرصد ديناميكيات الشمس (SDO) التابع لناسا الشمس باستمرار لتحسين فهم النشاط الشمسي، إلا أن الكثير من البيانات التي جمعها لا تزال غير مستكشفة. عند إطلاق المرصد، كانت أدوات الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها الأولى، مما حدّ من القدرة على تحليل التدفق المستمر للصور بشكل كامل.

سوريا، الذي يُوصف بأنه أول نموذج أساسي للفيزياء الشمسية، يُعالج هذه الفجوة. من خلال معالجة البيانات الخام من مرصد الشمس الفضائي، طوّر باحثون من آي بي إم وناسا وثمانية مراكز بحثية أخرى نموذج ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بالظواهر الشمسية الخطيرة التي قد تؤثر على الأنظمة الفضائية والأرضية.

سُمّيَت سوريا تيمنًا بالكلمة السنسكريتية "الشمس"، وهي متاحة الآن للعامة على Hugging Face وGitHub وعبر مكتبة TerraTorch من IBM لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني بدقة. إلى جانب سوريا، أصدر الفريق SuryaBench، وهي مجموعة من قواعد البيانات والمعايير المُختارة بعناية، مُصممة لتسهيل تطوير وتقييم التطبيقات، ليس فقط للتنبؤ بالطقس الفضائي، بل أيضًا لأبحاث الطاقة الشمسية الأوسع.

يُعدّ التنبؤ بالعواصف الشديدة على الأرض تحديًا كبيرًا، كما أن التنبؤ بالعواصف الشمسية يُضيف تعقيدًا إضافيًا. تندلع التوهجات الشمسية عبر المجال المغناطيسي للشمس، ويستغرق الضوء الناتج عنها حوالي ثماني دقائق للوصول إلى الأرض. يُبرز هذا التأخير الحاجة إلى نماذج تنبؤية تُوفّر تحذيرات مبكرة من النشاط الشمسي قبل أن يؤثر على رواد الفضاء والأقمار الصناعية والبنية التحتية على الكوكب.

Surya AI يُطوّر تنبؤات الغلاف الشمسي من خلال التنبؤ المُحسّن بالتوهجات الشمسية ورسم الخرائط المغناطيسية

تعكس مبادرة "سوريا" من IBM استراتيجيةً أوسع نطاقًا لتبني أساليب توليدية وآلية تتيح تطوير الخوارزميات واختبارها وتحسينها على نطاق واسع. ويوضح المشروع IBM إن منظور الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة بل هو أيضًا مساهم ومحرك للاستكشاف العلمي.

يحافظ مرصد ديناميكيات الشمس (SDO) على مداره حول الأرض لتوفير رؤية واضحة للشمس، ملتقطًا صورًا كل 12 ثانية عبر نطاقات أطوال موجية متعددة. تكشف هذه الصور عن تباينات في درجات الحرارة عبر طبقات الشمس، تتراوح من حوالي 5,500 درجة مئوية على السطح إلى ما يقرب من مليوني درجة مئوية في الهالة الشمسية، وهي الجزء الخارجي من غلافها الجوي. بالإضافة إلى ذلك، يرسم المرصد خرائط للنشاط المغناطيسي للشمس، ملتقطًا البقع الشمسية الناشئة في الضوء الأبيض، ومقيسًا سرعة فقاعات البلازما على السطح، ومتتبعًا التواء وتشابك خطوط المجال المغناطيسي.

لتدريب Surya، استخدم الباحثون بيانات SDO على مدار تسع سنوات، حيث قاموا أولاً بمواءمة أنواع البيانات المختلفة، ثم أجروا تجارب على هياكل الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات. يستخدم النموذج النهائي محول رؤية طويل-قصير مزود بآلية بوابة طيفية، مما يسمح له بالتعامل مع صور SDO عالية الدقة بدقة 4096 × 4096 بكسل، والتي تحتوي على تفاصيل تصل إلى عشرة أضعاف بيانات الصور النموذجية. كما خفّض البواب الطيفي استخدام الذاكرة بنحو 5%، وساعد في تصفية التشويش من مجموعة البيانات.

على عكس العمل السابق مع بريثفي، حيث أعادت النماذج بناء صور أقمار صناعية للأرض مُحجوبة جزئيًا، دُرِّب سوريا على التنبؤ بما سيرصده مرصد الشمس الشمسي بعد ساعة من الآن استنادًا إلى صور متسلسلة. ثم قورنت التنبؤات بالملاحظات الفعلية لقياس الدقة. من خلال مطالبة النموذج باستنتاج عناصر أساسية مثل هندسة الشمس، والبنية المغناطيسية، والدوران التفاضلي، سعى الباحثون إلى إعداد سوريا لتطبيقات علمية متنوعة. في البداية، حاول الفريق ترميز دوران الشمس الأسرع عند خط الاستواء بشكل واضح مقارنةً بأقطابها، لكن السماح للنموذج بتعلم هذا السلوك من البيانات أثبت فعاليته، مما أدى إلى أداء أفضل.

أظهر "سوريا" قدرات تنبؤية قوية، بما في ذلك التنبؤ بالتوهجات الشمسية. تتيح الأساليب الحالية للعلماء توقع التوهجات قبل ساعة من وقوعها، بينما حقق "سوريا" زمنًا زمنيًا قدره ساعتان باستخدام البيانات المرئية. كما أشارت الاختبارات المبكرة إلى تحسن بنسبة 16% في دقة تصنيف التوهجات الشمسية، مما يمثل تقدمًا كبيرًا مقارنةً بالتقنيات الحالية، وربما يجعل "سوريا" أول نموذج قادر على توفير هذا المستوى من الإنذار المبكر.

سوريا وسوريا بينش يُمكّنان التنبؤ بالنشاط الشمسي وتأثيرات الطقس الفضائي باستخدام الذكاء الاصطناعي

صُممت منصتا Surya وSuryaBench لإتاحة أبحاث الطاقة الشمسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للعلماء الذين يفتقرون إلى الخبرة العميقة في مجال الذكاء الاصطناعي. يوفر SuryaBench مجموعات بيانات مُختارة ومعايير مرجعية لمهام التنبؤ الرئيسية بالطقس الفضائي، بما في ذلك التنبؤ بالتوهجات الشمسية، وتوقع سرعات الرياح الشمسية، وتحليل البنية المغناطيسية لإكليل الشمس. كما تعالج هذه الأدوات أسئلةً مطروحةً منذ فترة طويلة، مثل سبب تكثيف الرياح الشمسية خلال مراحل هدوء الشمس.

تُركز مجموعات البيانات على المناطق النشطة في الشمس، وهي بقع داكنة على سطحها حيث تتراكم الطاقة المغناطيسية وتنشأ الانفجارات الشمسية، مثل التوهجات الشمسية والانبعاثات الكتلية الإكليلية. يمكن لهذه الأحداث أن تتفاعل مع المجال المغناطيسي للأرض، مما يُعطل الأقمار الصناعية والاتصالات وأنظمة الطاقة. من خلال التدريب نماذج الذكاء الاصطناعى وباستخدام هذه البيانات، يمكّن Surya من التنبؤ بنشاط الشمس لساعات مقدمًا، مما يحسن قدرات الإنذار المبكر لمخاطر الطقس الفضائي.

يتضمن SuryaBench تطبيقاتٍ للكشف عن الأشعة فوق البنفسجية الشديدة ومراقبة تراكم الخطوط المغناطيسية في الغلاف الجوي للشمس، والتي قد تُسرّع الرياح الشمسية إلى سرعاتٍ قد تُسبب أضرارًا بالغة. بدمج هذه المعلومات، يُمكن للعلماء التنبؤ بتأثير النشاط الشمسي على الأرض بشكلٍ أفضل، بما في ذلك تأثيراته على الأقمار الصناعية وشبكات الكهرباء والبنية التحتية للاتصالات.

يعمل Surya وSuryaBench معًا على توفير إطار عمل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي لفهم الظواهر الشمسية والتنبؤ بها، مما يوفر تنبؤًا أسرع وأكثر دقة للأحداث الشمسية الخطيرة المحتملة ويمنح الباحثين الأدوات اللازمة للاستجابة بشكل استباقي لتهديدات الطقس الفضائي.