כתבניתהמחקר שפורסם בכתב העת THE ASTROPHYSICAL JOURNAL הצליח לחזות התפרצויות קרינה באמצעות בינה מלאכותית ומדידה של קרינת X
המחקר שפורסם בכתב העת THE ASTROPHYSICAL JOURNAL הצליח לחזות התפרצויות קרינה באמצעות בינה מלאכותית ומדידה של קרינת X
המחקר שנעשה ע"י ד"ר יובל ראובני מהמחלקה לפיזיקה והדוקטורנט ולד לנדא מהמחלקה למדעי המחשב (שניהם מאוניברסיטת אריאל) ובשיתוף משרד המדע והטכנולוגיה וסוכנות החלל הישראלי מצא דרך לחזות סערות שמש (התפרצויות קרינה) רבות עוצמה (סערות שמש מסוג X ו-M) עד 96 שעות לפני שהן מתרחשות
כאשר סערות השמש חזקות במיוחד הן יכולות לייצר הפרעות בשכבות שונות באטמוספירה, שכבות שבהן חולפים אותות GPS ותקשורת ובכך לשבש את פעילות מערכות הניווט והלוויינים, לפגוע בבריאותם של האסטרונאוטים ואף לגרום להפרעות ברשתות החשמל והתקשורת – מה שהופך את השפעתן למזיקה במיוחד ולבעלת משמעות רבה על חייו של כל אחד מאיתנו.
הנזקים כתוצאה מסערות שמש יכולים להגיע להיקפים של מיליוני דולר ולהצריך עבודות שיקום שנמשכות חודשים רבים, כך שחיזוי מדויק שלהן נחשב למהותי הודות ליכולת לספק מידע חשוב ולאפשר קבלת החלטות בזמן אמת, הן לגבי מערכות רגישות והן לגבי תשתיות חשובות.
עם זאת, תחום זה נותר עדיין אתגרי כי חיזוי מדויק של אירועי מזג אוויר חלליים (Space Weather) הוא תלוי זמן ומרחב. תחום זה נחשב לתחום מחקרי חדש במדעי כדור הארץ והוא עוסק באינטראקציות בין מקורות קוסמיים שונים וההשפעות שלהם על השכבות השונות שמקיפות את כדור הארץ (מגנטוספירה, יונוספירה ותרמוספירה)
החיזוי של סערות שמש במחקר של אוניברסיטת אריאל נעשה באמצעות Deep Learning (למידה עמוקה שהיא תת נושא בתחום הבינה המלאכותית) המסתמכת על סערות שמש קודמות של 20 השנים האחרונות (שמייצגות את 2 מחזורי השמש האחרונים) בשילוב של מדידות קרינת X מלוויינים ששייכים ל-NOAA, מנהל האוקיינוסים והאטמוספירה של ארה"ב.
באופן זה הצליחו החוקרים לתכנון רשת עצבית דו-שכבתית מתפתחת (Convolutional Neural Network). המודל שהם פיתחו השיג תוצאות גבוהות במדדים שונים בהשוואה למחקרים של חוקרים אחרים.