地球にはすでに十分な問題があり、太陽から新たな問題がもたらされる必要はありません。残念ながら、この無慈悲な星をまだ破壊することはできないので、私たちは太陽のなすがままに生きています。しかし、少なくともNASAは、太陽の凶暴なフレアが地球のシステムを混乱に陥れる時期を、近いうちに私たちに知らせてくれるかもしれません。
宇宙天気の理解と予測は、NASAの重要な任務です。上空には空気がないので、「わあ、この放射線はすごい！」と叫んでも誰も聞こえません。そのため、私たちはこの重要なデータを検出し、中継してくれる衛星群に頼っているのです。
そのような測定の一つが太陽風です。太陽風とは「太陽から吹き出す物質の絶え間ない流れ」のことです。NASAでさえ、これについて良いことを言うことができません！通常、この流れは地球の磁気圏によって吸収または分散されますが、太陽嵐が発生すると、その強度が強すぎて、地元の防衛網を圧倒してしまう可能性があります。
これが起こると、これらの荷電粒子がビット反転を起こしたり、RAMやソリッドステートストレージなどの揮発性メモリに悪影響を与えたりするため、電子機器が故障する可能性があります。NASAによると、1859年の記録上最大の太陽嵐であるキャリントン・イベントでは、電信局でさえも爆発し、安全とは言えませんでした。
こうした恒星現象の発生を止めることはできませんが、もし起こると分かっていれば、より適切な備えができるかもしれません。しかし、私たちが知る頃には、既に起こっているのが普通です。では、このような稀で混沌とした現象を、どうすれば予測できるのでしょうか？
NASA、米国地質調査所、エネルギー省のフロンティア開発研究所による共同プロジェクトでこの問題が調査されており、その答えはまさに予想通り、機械学習です。
研究チームは、太陽を監視する複数の衛星と、テクノロジーに影響を与えるような地磁気擾乱（摂動）を監視する地上局から太陽フレアのデータを収集した。彼らが設計したディープラーニングモデルは、前者が後者につながるパターンを特定し、そのシステムを「DAGGER：ディープラーニングによる地磁気擾乱」と名付けた。
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はい、少し無理があるかもしれません。でも、効果があるようです。
2011年と2015年に地球を襲った磁気嵐をテストデータとして用いた研究チームは、DAGGERが地球全体への影響を迅速かつ正確に予測できることを発見しました。これは、従来のアプローチの長所を組み合わせながら、短所を回避していると言えます。NASAは次のように述べています。
これまでの予測モデルは、AIを活用して地球上の特定の場所の局所的な地磁気予報を行ってきました。AIを活用しない他のモデルは、タイムリーではない地球規模の予測を提供していました。DAGGERは、AIの迅速な分析と宇宙や地球全体からの実際の観測データを組み合わせることで、世界中の地点において迅速かつ正確な予測を頻繁に更新する、初めてのモデルです。
携帯電話に太陽警報が届き、路肩に停車するか車が動かなくなるかもしれないと知らせられるまでには、少し時間がかかるかもしれません（実際にはそんなことは起きないでしょう…たぶん）。しかし、突然停止する可能性のある脆弱なインフラがあることが分かれば、状況は大きく変わる可能性があります。数分前の警告でも、何もないよりはましです！
ちなみにオープンソースの DAGGER モデルについて説明した論文は、Space Weather 誌の今週号に掲載されています。
デヴィン・コールドウェイはシアトルを拠点とする作家兼写真家です。
彼の個人ウェブサイトは coldewey.cc です。
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