Sunčeva pjega ne nastaje u trenutku kada postane vidljiva. Snažna magnetska područja dižu se prema Sunčevoj površini satima prije nego što se na njoj pojave tamne mrlje. Istraživači s Tehnološkog instituta u New Jerseyju razvili su sustav umjetne inteligencije koji te rane, jedva zamjetne promjene prepoznaje u prosjeku 9,24 sata prije vidljive pojave aktivnog područja.
Model nazvan EarlyDetect opisan je u radu objavljenom u časopisu Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation. Uspjeh nije u tome što sustav predviđa pojedinu Sunčevu baklju, nego u tome što dovoljno rano uočava nastanak područja iz kojeg bi takav događaj mogao poteknuti.
Pjege koje se najprije ne vide
Sunčeva aktivna područja mjesta su izrazito snažnih magnetskih polja. U njima se često oblikuju sunčeve pjege, tamnija područja na površini zvijezde. Ta područja ponekad postanu poprište snažnih baklji i koronalnih izbačaja mase, događaja koji mogu poremetiti satelitsku navigaciju, radio-veze i električne mreže na Zemlji.
No aktivno područje nije isto što i erupcija. Mnoga se pojave bez većeg izboja energije. To je bitna razlika jer EarlyDetect zasad ne najavljuje kada će se dogoditi baklja ili koronalno izbacivanje mase. On predviđa raniji korak, izlazak novog magnetski aktivnog područja prema vidljivoj površini Sunca.
Sunce se može i slušati
Za rad modela korišteni su podaci NASA-ine misije Solar Dynamics Observatory i njezina instrumenta Helioseismic and Magnetic Imager. Instrument bilježi promjene u brzini Sunčeve površine svakih 45 sekundi, a iz tih se mjerenja mogu izračunati karte akustične snage, odnosno tragovi valova koji se šire Sunčevom unutrašnjošću.
Znanstvenici takva titranja proučavaju helioseizmologijom, metodom koja iz Sunčevih valova izvlači podatke o procesima ispod vidljive površine. EarlyDetect uspoređuje te akustične karte s mjerenjima magnetskog polja. Ne vidi magnetsku strukturu skrivenu dublje u Suncu, nego traži sitne posljedice njezina dizanja prema površini.
Prednost od devet sati
Nakon učenja na ranijim opažanjima, sustav je provjeren na aktivnim područjima koja ranije nije vidio. Najuspješnija verzija modela rane je znakove prepoznala prosječno 9,24 sata prije nego što su aktivna područja postala vidljiva. Time je nadmašila standardni Transformer model i raniji usporedni postupak, navodi istraživački tim.
Devet sati nije dovoljno za dramatična predviđanja o svakoj Sunčevoj erupciji, ali je vrijedno vrijeme u praćenju svemirskog vremena. Operateri satelita, komunikacijskih sustava i elektroenergetskih mreža oslanjaju se na niz različitih mjerenja i upozorenja. Ranije opažanje nastanka aktivnog područja može postati jedan od podataka u tom širem sustavu.
Filter je skrivao najvažniji trag
Jedan od zanimljivijih rezultata rada tiče se postupka koji je isprva trebao poboljšati analizu. Istraživači su pokušali filtriranjem izdvojiti korisne obrasce iz bučnih podataka, ali su tako ublažili upravo slabe promjene koje su nosile najranije upozorenje.
Kada su iz modela uklonili taj vremenski filtar, predviđanja su se poboljšala. Rezultat pokazuje koliko su ti rani signali slabi i zašto ih je teško pronaći u neprekidnom šumu Sunčevih valova i magnetskih mjerenja.
Sustav još nije spreman za uzbunu
EarlyDetect nije operativni sustav za prognozu u stvarnom vremenu. Tim navodi da model i dalje povremeno daje lažna upozorenja ili predviđanja koja stižu prekasno. Prije stvarne uporabe mora se provjeriti na većem broju događaja i u uvjetima koji nalikuju svakodnevnom praćenju Sunca.
Istraživači su zato objavili i SolARED, javni skup podataka o nastanku Sunčevih aktivnih područja, te internetski portal za njegovo pregledavanje. To drugim timovima omogućuje da isti pristup provjere na neovisnim podacima i usporede ga s drugim metodama.
EarlyDetect ne čini Sunce predvidivim. Pomaknuo je, međutim, granicu između prvog vidljivog znaka na površini i slabih promjena koje mu prethode. Za znanost o Suncu to je važan pomak: najraniji trag aktivnosti više ne mora biti tamna pjega, nego obrazac skriven u titranjima zvijezde.
