IBM e NASA hanno svelato il primo modello di intelligenza artificiale fondazionale per l’eliofisica, addestrato su dati solari ad alta risoluzione, per prevedere come l’attività del Sole possa influenzare le tecnologie sulla Terra e nello spazio.
Battezzato Surya (dal sanscrito “Sole”), il modello segna un avanzamento nell’interpretazione delle immagini solari e nella previsione del “meteo spaziale”, con l’obiettivo di proteggere GPS, reti elettriche e telecomunicazioni dagli effetti dell’attività solare. Surya e gli asset collegati sono disponibili su Hugging Face.
Un fenomeno distante, ma dalle ripercussioni globali
Pur trovandosi a circa 150 milioni di km dalla Terra, il Sole incide sulla vita moderna. Brillamenti ed espulsioni di massa coronale possono causare:
- danni a satelliti e apparecchiature spaziali
- interruzioni della navigazione aerea e rischi radiativi per equipaggi e passeggeri
- blackout elettrici e disservizi GPS, con impatti su logistica e agricoltura
Uno scenario di rischio di Lloyd’s stima perdite economiche globali fino a 2,4 trilioni di dollari in cinque anni, con 17 miliardi di perdite attese da una singola tempesta solare ipotetica. Eventi solari recenti hanno già dimostrato il rischio, con interruzioni GPS, dirottamenti e danni a satelliti.
Un bollettino meteo… dallo spazio
“Pensatelo come un bollettino meteorologico per lo spazio. Come ci prepariamo per eventi meteo avversi, dobbiamo fare lo stesso per le tempeste solari. Surya ci permette di anticipare ciò che arriva, non solo come risultato tecnologico, ma come passo cruciale per proteggere la nostra civiltà tecnologica dalla stella che ci sostiene” – afferma Juan Bernabé-Moreno, direttore di IBM Research Europe, UK e Irlanda.
La previsione tradizionale del tempo solare si basa su viste satellitari parziali della superficie del Sole, rendendo storicamente estremamente difficile una previsione accurata. Surya affronta questa tipica limitazione addestrandosi sul più grande set di dati eliofisici ad alta risoluzione. Questo set di dati è stato progettato per aiutare i ricercatori a studiare e valutare meglio i compiti critici di previsione del tempo spaziale. Esempi di questi compiti, su cui Surya è stato testato, includono la previsione dei brillamenti solari, la velocità dei venti solari, la previsione degli spettri EUV solari e la comparsa di regioni attive sul Sole.
Nei primi test, i ricercatori hanno ottenuto un miglioramento del 16% nell’accuratezza della classificazione dei brillamenti solari, un miglioramento molto sostanziale rispetto ai metodi precedenti. Oltre alla classificazione binaria dei brillamenti solari, per la prima volta Surya è in grado di prevedere visivamente i brillamenti solari, fornendo un’immagine ad alta risoluzione del punto in cui si prevede che si verificherà il brillamento fino a due ore prima.
Le sfide tecniche sono state immense. Surya è stato addestrato su nove anni di dati di osservazione solare ad alta risoluzione provenienti dal Solar Dynamics Observatory della NASA. Queste immagini solari sono 10 volte più grandi dei tipici dati di addestramento dell’intelligenza artificiale, e hanno richiesto una soluzione multi-architettura personalizzata per gestire l’enorme scala mantenendo l’efficienza. Il risultato è un modello con una risoluzione spaziale senza precedenti, in grado di risolvere le caratteristiche solari su scale e contesti che non erano mai stati rilevati in precedenza nel lavoro di addestramento dell’intelligenza artificiale su larga scala.
Democratizzare la scienza solare
“Stiamo avanzando nella scienza data-driven integrando l’esperienza scientifica della NASA in modelli AI d’avanguardia. Con un modello fondazionale addestrato sui dati eliofisici della NASA, analizzeremo il comportamento del Sole con velocità e precisione senza precedenti”, afferma Kevin Murphy (NASA).
Il set di dati eliofisici curato per la valutazione dei compiti chiave nel meteo spaziale è disponibile nella collezione SuryaBench.
Il contesto più ampio: la famiglia Prithvi
Surya si affianca alla famiglia di modelli fondazionali Prithvi per l’osservazione della Terra e il meteo/clima. Nel 2024, IBM e NASA hanno rilasciato il modello Prithvi WxC per proiezioni meteo e climatiche di breve e lungo periodo.
