Umelá inteligencia môže pomôcť s predpoveďou vesmírneho počasia napriek riedkym dátam

Vesmírne počasie medzi Slnkom a Zemou je ťažké predpovedať, pretože dostupné merania sú riedke, roztrúsené a zachytávajú len malú časť diania v heliosfére. Podľa textu Eos sa práve preto čoraz viac hovorí o tom, že umelá inteligencia a strojové učenie by mohli doplniť tradičné fyzikálne modely a pomôcť z týchto obmedzených dát vyťažiť viac informácií.

Vast Space, Sparse Data: An AI Answer to Twin Space Weather Challenges.

Zdroj: https://eos.org/science-updates/vast-space-sparse-data-an-ai-answer-to-twin-space-weather-challenges

Problém nie je len v tom, že medzi Slnkom a Zemou je obrovský priestor. Komplikácie prináša aj samotná povaha javov, ktoré treba sledovať: od bežného slnečného vetra až po erupcie, výrony koronálnej hmoty (CME) a udalosti so slnečnými energetickými časticami (SEP). Tieto procesy sa správajú odlišne, menia sa v čase a ich dopad závisí od mnohých faktorov. Pre predpovede je pritom dôležité vedieť nielen to, kedy príde nebezpečný jav, ale aj to, kedy sa nič výrazné nedeje.

Text zdôrazňuje, že ide o praktický problém s priamymi dôsledkami. Vesmírne počasie môže narušiť satelity, rádiovú komunikáciu, GPS aj energetické siete. V extrémnych prípadoch predstavuje riziko aj pre astronautov a pre posádky či pasažierov diaľkových polárnych letov. Presnejšie predpovede sú preto prvou líniou obrany pre prevádzkovateľov satelitov, energetické spoločnosti aj ďalších používateľov, ktorí sú na stabilné podmienky vo vesmíre a v blízkosti Zeme odkázaní.

Prečo je predpoveď vesmírneho počasia taká zložitá

Predpovedať dianie v heliosfére znamená sledovať procesy, ktoré sa odohrávajú v obrovskom rozsahu od zlomkov sekundy až po dni a ktoré siahajú od blízkeho okolia Zeme až po vzdialenosť desiatok miliónov kilometrov. V praxi to znamená, že vedci musia prepájať dáta z rôznych častí priestoru aj z rôznych časových okamihov.

Snímka zobrazuje: Vast Space, Sparse Data: An AI Answer to Twin Space Weather Challenges.

Zdroj: https://eos.org/science-updates/vast-space-sparse-data-an-ai-answer-to-twin-space-weather-challenges

Solar flares sa šíria elektromagnetickým žiarením do všetkých smerov, no pri CME a SEP udalostiach závisí ich pohyb aj sila od miesta vzniku na Slnku a od magnetického poľa neseného slnečným vetrom. Aj preto nestačí sledovať len samotný výskyt udalosti. Dôležité je aj to, aké častice a s akou energiou dorazia k Zemi a ako sa ich účinok prejaví v magnetosfére.

Prečo sú dáta v heliophyzike také riedke

V iných oblastiach sa strojové učenie opiera o obrovské a pravidelne zbierané súbory údajov. Pri pozemskom počasí mu pomáhajú tisíce staníc, balóny aj satelity. V heliophyzike je situácia oveľa horšia. Magnetosféru Zeme sleduje menej než tucet kozmických sond a merania slnečného vetra sú ešte redšie, pretože medzi Slnkom a Zemou stojí len niekoľko monitorov.

Snímka zobrazuje: Fig 1. Length scales and Sun-to-Earth transit times vary greatly for different types of space weather (SW), including solar flares, solar energetic.

Zdroj: https://eos.org/science-updates/vast-space-sparse-data-an-ai-answer-to-twin-space-weather-challenges

Takéto prostredie je pre dátovo orientované modely náročné. Vzorky sú roztrúsené v priestore aj čase a navyše zachytávajú hlavne pokojné podmienky. Silné udalosti, ako veľké CME, geomagnetické búrky či extrémne subbúrky, sa objavujú len zriedka. Modely naučené na nerovnomerných dátach potom môžu dosiahnuť dobrú štatistiku len tým, že budú takmer stále predpovedať pokojný stav, no zlyhajú práve vtedy, keď je predpoveď najdôležitejšia.

Ako môže pomôcť umelá inteligencia

Text opisuje viacero prístupov, ktoré sa snažia z riedkych meraní vyťažiť maximum. Jedným z nich je triedenie dlhodobých archívov z rôznych družíc a zoskupovanie meraní podľa podobných podmienok slnečného vetra a geomagnetickej aktivity. Tak sa dá z veľkého množstva údajov vybrať vzor, ktorý súvisí s konkrétnym stavom magnetosféry.

Snímka zobrazuje: Over a dark blue-green square appear the words Special Report: The State of the Science 1 Year On.

Zdroj: https://eos.org/science-updates/vast-space-sparse-data-an-ai-answer-to-twin-space-weather-challenges

Ďalšou cestou sú tzv. physics-informed neural networks, teda modely, do ktorých sú priamo vložené fyzikálne zákony. Vďaka tomu sa predikcia nemusí spoliehať len na štatistickú podobnosť dát, ale rešpektuje aj známe pravidlá fungovania systému. V podobnom duchu pracujú aj metódy dátovej asimilácie, ktoré kombinujú pozorovania s fyzikálnymi simuláciami a priebežne ich upravujú podľa nových meraní.

Dôležitý je aj dôraz na vysvetliteľnosť. Niektoré moderné postupy dokážu z množstva premenných vybrať tie, ktoré majú pre výsledok najväčší význam, a ukázať, čo model k záveru viedlo. Pre operatívnu predpoveď to nie je detail navyše: ak model hlási veľkú geomagnetickú búrku, pracovníci potrebujú vedieť aj mieru istoty.

Prečo vedci hovoria o hybridných modeloch

Čoraz častejšie sa preto spomínajú takzvané gray box modely. Nie sú to čierne skrinky, ktoré len vracajú výsledok, ale ani čisto fyzikálne simulácie bez dátovej pružnosti. Stoja niekde medzi tým. V dátovo chudobnom prostredí môžu byť práve takéto hybridné prístupy spoľahlivejšie než modely založené iba na dátach alebo iba na teórii.

Text zároveň pripomína, že samotné dáta zo slnečného vetra môžu byť zložité aj preto, že mnohé premenné spolu úzko súvisia. Preto vedci vyvíjajú algoritmy, ktoré vedia údaje zjednodušiť bez straty dôležitých informácií, identifikovať príčinné vzťahy a určiť, ktoré veličiny sú pre predpoveď rozhodujúce.

V praxi to znamená presnejšie a prehľadnejšie modely. Ak sa podarí oddeliť hlavné pohonné faktory od šumu, predpoveď môže byť nielen presnejšia, ale aj dôveryhodnejšia pre tých, ktorí sa podľa nej musia rozhodovať.

Čo zostáva otvorené

Napriek rastúcemu záujmu o umelú inteligenciu zostáva kľúčová otázka dôveryhodnosti. Modely musia prejsť prísnym overovaním a musia vedieť pracovať aj s neistotou. Nestačí povedať, že sa niečo stane. Treba vedieť aj to, s akou istotou to model tvrdí a ako sa bude správať v rôznych situáciách.

Text tiež upozorňuje, že komunita si buduje porovnávacie databázy a štandardizované súbory údajov, aby bolo možné testovať nové algoritmy na rovnakých základoch. To je dôležité pre reprodukovateľnosť aj pre to, aby sa výsledky nezakladali len na šťastnom výbere dát.

Ďalšou zvláštnosťou heliophyziky je, že nie všetky oblasti trpia nedostatkom informácií rovnako. Napríklad slnečné zobrazovanie má podľa textu dlhé a kvalitné pozorovacie rady. Aj tam však zostáva úlohou prepojiť bohaté snímky s menej početnými meraniami slnečného vetra a magnetosféry tak, aby z nich vznikol ucelený obraz toho, čo sa medzi Slnkom a Zemou naozaj deje.

Zdroj: Eos

Pôvodný článok: https://eos.org/science-updates/vast-space-sparse-data-an-ai-answer-to-twin-space-weather-challenges