باحثون في «نيويورك أبوظبي» يُوظّفون الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرياح الشمسية المدمرة

طوّر باحثون في جامعة نيويورك أبوظبي نموذجاً للذكاء الاصطناعي، يُمكنه التنبؤ بسرعة الرياح الشمسية قبل أربعة أيام من هبوبها، ما يُمثّل تقدماً كبيراً مقارنة بالطرق الموجودة حالياً.

نُشرت الدراسة في دورية «ملحقات مجلة الفيزياء الفلكية» (The Astrophysical Journal Supplement Series).

الرياح الشمسية هي عبارة عن تيار مستمر من الجسيمات المشحونة التي تطلقها الشمس، وعندما ترتفع سرعة الجسيمات، يمكن أن تسبب ما يعرف بـ «اضطرابات جوية فضائية» تنعكس على الغلاف الجوي لكوكب الأرض، وتُلحق الضرر بالأجهزة الإلكترونية في الأقمار الاصطناعية فيضطرب مدارها، وقد تُعطل عمل شبكات الطاقة على الأرض.

وفي عام 2022 تسببت الرياح الشمسية في سقوط 40 من أقمار شبكة «ستارلينك» لشركة «سبيس إكس»، ما أكد أهمية تحسين قدرتنا على التنبؤ بمثل هذه الأحداث.

وعمل فريق الباحثين في جامعة نيويورك أبوظبي، بقيادة الباحث ما بعد الدكتوراه داتاراج دوري، والباحث المشارك في مركز الفيزياء الفلكية وعلوم الفضاء (CASS) بالجامعة، شرافان هاناسوجي، على تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام صور الأشعة فوق البنفسجية عالية الدقة من مرصد ديناميكا الشمس التابع لوكالة الفضاء الأميركية - ناسا (NASA) والسجلات التاريخية للرياح الشمسية.

وعلى خلاف الأساليب الحالية ومنها أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل النصوص، فيعتمد النموذج المبتكر على تحليل صور الشمس، لتحديد الظروف المرتبطة بتغيّرات الرياح الشمسية، وقد أنتج هذا النظام تحسناً في دقة التنبؤ بالرياح الشمسية بنسبة 45% مقارنة بالأساليب المطبقة حالياً، وبنسبة 20% مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية.

وقال المؤلف الرئيس للدراسة، داتاراج: «تُمثّل هذه الطريقة خطوة كبيرة إلى الأمام في حماية الأقمار الاصطناعية وأنظمة الملاحة والبنية التحتية للطاقة التي تعتمد عليها الحياة الحديثة، وبدمج الذكاء الاصطناعي المتقدم مع رصدنا لتطورات ظروف الشمس، يمكننا تقديم تحذيرات مبكرة تساعد على حماية الأنظمة الحيوية على الأرض وفي الفضاء أيضاً».

ويوضح هذا السبق العلمي كيفية تسخير الذكاء الاصطناعي لحل أحد أكثر تحديات علوم الفضاء تعقيداً، وهو التنبؤ بالرياح الشمسية، ومع تحسّن التنبؤات ودقتها، يمكن للعلماء والمهندسين الاستعداد بشكل أفضل لهذه الاضطرابات، ما يعزز القدرة على مقاومتها، وحماية البنية التحتية الحيوية.