Umjetna inteligencija otkriva što se događa duboko ispod površine Sunca

Znanstvenici su razvili metodu koja pomoću umjetne inteligencije analizira akustičke valove na Suncu i iz njih izvlači podatke o promjenama u njegovoj unutrašnjosti. Ti valovi, poznati kao p-modovi, prolaze kroz duboke slojeve Sunca i vraćaju se do površine, noseći informacije iz područja koja se ne mogu izravno promatrati.

Novo istraživanje pokazuje da se iz trideset godina takvih podataka može pratiti Sunčev ciklus i procijeniti kada se sadašnja faza aktivnosti približava mirnijem razdoblju. Takav pristup mogao bi pomoći u boljem praćenju svemirskog vremena, odnosno Sunčevih promjena koje mogu utjecati na satelite, komunikacije i elektroenergetske mreže.

Sunčevi valovi nose podatke iz dubine

Sunce nije mirna kugla plina. Ispod vidljive površine odvijaju se procesi koji oblikuju magnetsku aktivnost, stvaraju Sunčeve pjege i mogu dovesti do snažnih erupcija.

Jedan od rijetkih načina da se zaviri u te skrivene slojeve jesu p-modovi, tlačni odnosno akustički valovi koji se šire Sunčevom unutrašnjošću. Nastaju u užarenoj plazmi, putuju kroz zvijezdu i ponovno dolaze do površine, gdje ih instrumenti mogu zabilježiti.

Zbog toga su iznimno važni za helioseizmologiju, područje koje proučava Sunce kroz njegove valove. Uloga tih valova usporediva je s potresnim valovima na Zemlji: kao što seizmolozi iz njih zaključuju kakva je unutrašnjost našeg planeta, tako solarni fizičari iz p-modova proučavaju građu i promjene unutar Sunca.

Ti se valovi ne ponašaju uvijek jednako. Njihove se frekvencije mijenjaju tijekom Sunčeva ciklusa, približno jedanaestogodišnjeg razdoblja u kojem magnetska aktivnost Sunca raste i opada.

Tragovi promjena prije nego što se pojave pjege i erupcije

Sunčev ciklus počinje razmjerno mirno. Kako napreduje, magnetsko polje postaje složenije, broj Sunčevih pjega raste, a povećava se i vjerojatnost snažnih baklji te koronalnih izbačaja masa.

Ti događaji nisu samo prizori iz solarne fizike. Kada su usmjereni prema Zemlji, mogu poremetiti rad satelita, radijske komunikacije, navigacijske sustave i elektroenergetske mreže. Zato je prognoza svemirskog vremena postala važna i izvan astronomije.

No dio procesa koji prethode takvim događajima počinje ispod površine. Kada se Sunčeve pjege i erupcije jasno vide, unutrašnje magnetske promjene već su odmaknule. Znanstvenicima su zato posebno vrijedni pokazatelji koji dolaze iz dubljih slojeva.

P-modovi nude upravo takav trag. Njihove promjene mogu otkriti kako se Sunčeva unutrašnjost mijenja tijekom ciklusa, prije nego što se posljedice tih promjena jasno pokažu u vanjskim slojevima.

Trideset godina opservacija u modelu strojnog učenja

Istraživanje objavljeno u časopisu Solar Physics vodila je dr. Rekha Jain. Njezin je tim koristio model strojnog učenja za analizu trideset godina podataka o p-modovima i promjenama njihovih frekvencija.

Cilj nije bio doslovno “slušati” Sunce, nego u dugom nizu opservacija pronaći obrasce povezane sa solarnim ciklusom. Takvi podaci su složeni, brojni i protežu se kroz više ciklusa, zbog čega su prikladni za metode koje mogu prepoznati pravilnosti u velikim skupovima mjerenja.

Na temelju tih podataka istraživači su procijenili kada će se frekvencije p-modova u sadašnjem ciklusu približiti mirnijoj fazi. Drugim riječima, pokušali su iz signala koji dolaze iz Sunčeve unutrašnjosti dobiti dodatni pokazatelj prelaska prema slabijoj aktivnosti.

Dr. Jain istaknula je da Sunce ne donosi samo dnevnu svjetlost, nego oblikuje uvjete koji utječu na život na Zemlji. Prema njezinu tumačenju, strojno učenje može pomoći u praćenju energetskih procesa koji se iz duboke unutrašnjosti kreću prema površini i dalje prema prostoru oko Zemlje.

Još jedan alat za prognozu svemirskog vremena

Ova metoda ne znači da će se svaka Sunčeva erupcija moći jednostavno predvidjeti. Sunce je složen magnetski sustav, a svemirsko vrijeme i dalje je teško prognozirati s velikom preciznošću.

Vrijednost istraživanja je u tome što p-modovi mogu postati neovisan pokazatelj promjena ispod površine. Time helioseizmologija dobiva širu ulogu: nije samo metoda za proučavanje unutrašnje građe Sunca, nego i mogući izvor podataka za procjenu njegova budućeg ponašanja.

Umjetna inteligencija ovdje ne zamjenjuje fiziku. Ona pomaže znanstvenicima da u velikoj količini opservacija pronađu pravilnosti koje bi inače bilo teško pratiti istom brzinom i dosljednošću.

Ako se takvi modeli potvrde na novim podacima, Sunčevi akustički valovi mogli bi postati važan dio sustava za praćenje aktivnosti naše zvijezde. Promjene koje počinju duboko u Suncu ne ostaju uvijek ondje. Ponekad završavaju kao poremećaji koji se mogu osjetiti u tehnologiji oko Zemlje.

Ivan Petričević

Ivan je novinar i autor koji piše o znanosti, svemiru i povijesti. Gostuje kao stručni sugovornik na Science Discovery i History Channelu te piše za Večernji list. Osnivač je Kozmos.hr, prvog hrvatskog portala posvećenog popularizaciji znanosti.