Surya: как искусственный интеллект предсказывает солнечные вспышки

Что такое Surya

Surya — это искусственный интеллект, разработанный NASA в партнерстве с IBM и другими исследовательскими центрами. Его задача — анализировать данные солнечной обсерватории SDO (Solar Dynamics Observatory) и предсказывать солнечные вспышки, которые могут повлиять на спутники, энергосистемы и коммуникации на Земле. В СМИ Surya часто называют «цифровым двойником Солнца», но в строгом смысле это не так: модель не воспроизводит все процессы внутри звезды, а анализирует другие данные.

Проект был представлен 20 августа 2025 года. Разработка велась в рамках стратегии 5+1 по продвижению науки с помощью искусственного интеллекта. Для пяти научных направлений NASA создаются свои фундаментальные модели и одна универсальная модель в виде большого языкового искусственного интеллекта (LLM), которая связывает эти направления. Surya — модель для гелиофизики (изучения Солнца).

Что касается названия, Surya в переводе с санскрита значит солнце.

Футурология Звезда по имени Солнце: что знают ученые о нашем главном светиле

Как работает Surya

По заявлениям разработчиков, модель может предсказывать солнечные вспышки на 16% точнее и вдвое быстрее, чем существующие системы прогнозирования. ИИ способен составлять визуальные прогнозы солнечных вспышек за два часа до их появления.

Она обучена на данных с солнечной обсерватории SDO, они поступали 9 лет  включают изображения светила в ультрафиолетовом и экстремальном ультрафиолетовом диапазонах, а также карты его магнитного поля. Модель использует архитектуру трансформеров — современный тип нейросети, который умеет находить сложные зависимости в больших массивах данных — для предсказания вспышек.

Surya с открытым исходным кодом доступна на платформах Hugging Face, GitHub и TerraTorch. Это позволяет ученым по всему миру использовать ее для своих исследований и адаптировать под конкретные задачи.

Зачем изучать солнечные вспышки

Солнечные вспышки — мощные выбросы энергии и заряженных частиц, которые напрямую влияют на жизнь на Земле. При сильных вспышках возникает риск для спутников, навигационных систем, радиосвязи и энергосетей. Во время Halloween Storms («Солнечные бури на Хэллоуин») 2003 года, когда на Солнце произошли вспышки класса X17–X28, несколько аппаратов на орбите вышли из строя, а связь и GPS на высоких широтах работали с перебоями. Класс X — категория самых мощных солнечных вспышек по шкале интенсивности рентгеновского излучения GOES, цифра после X показывает, во сколько раз интенсивность выбросов превышает минимальный уровень этого класса.

Солнечная активность влияет на безопасность космических полетов — астронавты на орбите или в дальних миссиях подвергаются повышенному облучению во время бурь. Поэтому NASA, ESA и другие агентства активно развивают системы раннего предупреждения, чтобы защитить экипажи и технику.

А еще наблюдение и моделирование вспышек помогают понять магнитную динамику Солнца, процессы в короне и механизмы генерации энергии в звездах. Таким образом, ученые получают важные сведения, как устроены и как ведут себя звезды в целом.

Футурология Что такое магнитные бури и как они влияют на человека

Какие методы прогнозирования солнечных вспышек используют сегодня

До Surya ученые применяли несколько подходов для прогноза солнечной активности. Например:

1. Классические физические и полуэмпирические методы. Некоторые модели описывают солнечную корону, магнитные поля и потоки плазмы с помощью уравнений магнитогидродинамики (MHD). Например, модель WSA–ENLIL помогает предсказывать солнечный ветер и корональные выбросы — мощные вспышки плазмы и магнитного поля, вырывающиеся из солнечной короны. Такие выбросы могут достигать Земли и вызывать геомагнитные бури и полярные сияния. Обычно прогноз по этой модели делают за 1-4 дня до события.
2. Статистические и эмпирические методы. Ученые следят за особенностями активных областей Солнца — форму и силу магнитного поля, размер и класс пятен — и по этим признакам оценивают, насколько вероятна вспышка. Например, модели, основанные на системах классификации Макинтоша, используют фото Солнца и распределение пятен (активных областей на его поверхности), чтобы прогнозировать вероятность вспышек по историческим закономерностям.
3. Методы машинного обучения. Например, Deep Flare Net (DeFN) — одна из первых операционных глубоких нейросетей, запускаемая каждые 6 часов, способна прогнозировать вероятность вспышек среднего уровня (≥ M-класса) на следующие 24 ч.

Перспективы развития

Surya слала частью серии программ по созданию цифровых двойников для объектов и процессов. В будущем такие модели могут помочь в прогнозировании не только солнечных вспышек, но и других космических явлений, влияющих на Землю.

Похожий проект Shield (Drive Science Center) Бостонского университета нацелен на создание цифрового двойника гелиосферы — области вокруг Солнца, заполненной солнечным ветром и магнитным полем, которая простирается за орбиту Плутона и защищает Солнечную систему от космического излучения.