米国ニュージャージー工科大学（NJIT）を主導する研究チームが最新の研究を発表し、太陽の音響活動や磁場変化から活動領域の形成の前兆を識別できる機械学習モデル「EarlyDetect」を開発することに成功しました。

太陽の活動領域は、太陽表面で磁場が強い領域であり、太陽黒点が通常その中に形成されます。活動領域の出現が始まるのは数時間だけかもしれませんが、完全に発達するには1日から数日かかることがあります。研究者たちは、より早いシグナルによって、宇宙天気予報に補完的な情報を提供したいと考えています。

TransformerでSDOデータを読み取り、平均して9.24時間前に警報

EarlyDetectは、連続した太陽観測データを処理するためにTransformerアーキテクチャを使用しています。NASAの太陽ダイナミクス観測衛星（SDO）に搭載された日食と磁場画像装置（HMI）のデータを分析しています。HMIが記録する太陽の振動観測間隔は45秒で、研究チームはこれをもとに音響パワー図を作成し、それを磁場測定結果と組み合わせて連続強度の変化を予測します。最も性能の良いバージョンでは、活動領域の出現のシグナルを平均して9.24時間前に識別できます。

研究者は、太陽活動領域AR11158の形成過程を視覚化する事例として使用し、太陽の磁場、連続強度、音響パワーを同時に観察しました。そして、対象領域をより小さなブロックに分割し、変化を継続的に追跡しました。その結果、音響パワーがまず低下し、その後連続強度と磁場が変化し、活動領域が徐々に見え始めることが分かりました。これは、太陽内部の磁場が上昇する際、音波の伝播中にわずかな痕跡を残す可能性があることを示唆しています。

このモデルがさらに検証されれば、人工衛星通信会社や電力網運用会社は、太陽嵐のリスクを評価し、運用戦略を調整するためのより長い準備時間を得ることができるでしょう。ただし、研究チームは、EarlyDetectは現在まだ実運用にはなっていませんと強調しています。