Es gibt bereits genug Probleme auf diesem Planeten, dass wir keine neuen Probleme brauchen, die von der Sonne hierher kommen. Leider können wir diesen erbarmungslosen Stern noch nicht zerstören, also sind wir ihm ausgeliefert. Aber zumindest die NASA kann uns vielleicht bald Bescheid geben wenn eine seiner mörderischen Fackeln unsere terrestrischen Systeme in Unordnung bringen wird.
Das Verstehen und Vorhersagen des Weltraumwetters ist ein großer Teil der Arbeit der NASA. Da oben ist keine Luft, also kann dich niemand schreien hören: „Wow, was ist mit dieser Strahlung!“ Folglich verlassen wir uns auf eine Reihe von Satelliten, um diese wichtigen Daten zu erkennen und an uns weiterzuleiten.
Eine solche Messung ist der Sonnenwind, „ein unerbittlicher Stoffstrom von der Sonne“. Selbst die NASA kann nichts Nettes darüber sagen! Normalerweise wird dieser Strom von unserer Magnetosphäre absorbiert oder zerstreut, aber wenn es einen Sonnensturm gibt, kann er so intensiv sein, dass er die lokalen Abwehrkräfte überwältigt.
Wenn dies passiert, kann es die Elektronik auf den Fritz setzen, da diese geladenen Teilchen Bits umdrehen oder flüchtige Speicher wie RAM und Festkörperspeicher stören können. Die NASA berichtet, dass selbst Telegrafenstationen nicht sicher waren, da sie während des größten Sonnensturms aller Zeiten explodierten. Das Carrington-Ereignis von 1859.
Obwohl wir diese stellaren Ereignisse nicht verhindern können, könnten wir uns vielleicht besser darauf vorbereiten, wenn wir wüssten, dass sie kommen. Aber normalerweise, wenn wir es wissen, sind sie im Grunde schon hier. Aber wie können wir solche seltenen und chaotischen Ereignisse vorhersagen?
Ansicht des SOHO-Satelliten der NASA, der während eines Sonnensturms im Jahr 2003 überwältigt wurde. Bildnachweis: NASA
Ein gemeinsames Projekt der NASA, des US Geological Survey und des Energieministeriums des Frontier Development Lab hat sich mit diesem Problem befasst, und die Antwort ist genau das, was Sie erwarten würden: maschinelles Lernen.
Das Team sammelte Daten über Sonneneruptionen von mehreren Satelliten, die die Sonne überwachen, sowie von Bodenstationen, die nach geomagnetischen Störungen (sogenannten Störungen) Ausschau halten, wie sie die Technologie beeinflussen. Das von ihnen entworfene Deep-Learning-Modell identifizierte Muster, wie Ersteres zu Letzterem führt, und sie nennen das resultierende System DAGGER: Deep leArninGGeomagnetische pErtuRbation.
Ja, es ist eine Strecke. Aber es scheint zu funktionieren.
Unter Verwendung von geomagnetischen Stürmen, die die Erde in den Jahren 2011 und 2015 als Testdaten trafen, stellte das Team fest, dass DAGGER in der Lage war, ihre Auswirkungen auf der ganzen Welt schnell und genau vorherzusagen. Dadurch werden die Stärken bisheriger Ansätze kombiniert und deren Nachteile vermieden. Wie die NASA es ausdrückte:
Frühere Vorhersagemodelle haben KI verwendet, um lokale geomagnetische Vorhersagen für bestimmte Orte auf der Erde zu erstellen. Andere Modelle, die keine KI verwendeten, haben globale Vorhersagen geliefert, die nicht sehr aktuell waren. DAGGER ist das erste Unternehmen, das die schnelle Analyse der KI mit realen Messungen aus dem Weltraum und auf der ganzen Erde kombiniert, um häufig aktualisierte Vorhersagen zu erstellen, die sowohl zeitnah als auch präzise für Standorte weltweit sind.
Es kann ein bisschen dauern, bis Sie einen Sonnenalarm auf Ihrem Telefon erhalten, der Sie auffordert, anzuhalten, oder Ihr Auto funktioniert nicht mehr (das wird nicht wirklich passieren … wahrscheinlich), aber es könnte einen großen Unterschied machen, wenn wir wissen, dass es eine anfällige Infrastruktur gibt plötzlich abschalten könnte. Ein paar Minuten Vorwarnung sind besser als keine!
Das Paper, das das DAGGER-Modell beschreibt, das übrigens Open Source ist, können Sie in dieser Ausgabe des Journals lesen Weltraumwetter.
