太陽の活動領域の出現をAIで予測 黒点が現れる前兆を探る新手法

太陽表面に黒点が現れることを、AIを使って平均9時間前に予測する技術がNASAの研究チームによって開発された。太陽活動の兆候をいち早く捉えるこの取り組みは、宇宙開発や地上のインフラを守るための新しい手法として注目を集めている。

太陽の表面では黒点と呼ばれる暗い領域が現れることがある。これは太陽の磁場が局所的に強く集中する「活動領域」に対応しており、こうした領域からは太陽フレアやコロナ質量放出といった激しい現象が発生する。これらの現象は宇宙にいる飛行士の安全を脅かし、人工衛星の運用に支障をきたし、地球上の無線通信にも影響を与える可能性がある。従来は活動領域が表面に現れた後に観測されることがほとんどだったため、事前に警戒態勢を整えることが難しかった。

NASAが支援する共同研究センター「COFFIES」に参加するニュージャージー工科大学、プリンストン大学、NASAエイムズ研究センターの研究チームは、「EarlyDetect」という新しいAIモデルを開発した。このモデルは大規模言語モデルにも採用されているTransformerという技術を応用しており、太陽観測衛星による膨大な観測データから活動領域の出現パターンを学習している。研究チームの着眼点は太陽内部を伝わる音波であり、磁場が表面へ浮上するときに太陽の振動に微妙な変化が生じることに注目した。この振動の強さの分布と磁場の測定値を組み合わせることで、黒点が形成される前段階を検出できると考えられたのである。

EarlyDetectの検証結果によれば、学習に使わなかった5つの活動領域に対して、平均9.24時間前に出現を予測することができた。ただし、この数字にはばらつきがあり、誤検出や出現時刻を遅く見積もる事例も存在する。また、この予測時間はデータ処理の時間を含まないため、実際の運用で常に9時間の猶予が確保できることを保証するものではない。現段階ではリアルタイムの予報への実用化にはいたっておらず、より多くの事例での検証が必要な状況にある。

この技術が実用化されれば、将来の月や火星への有人探査における宇宙天気予報の精度向上に貢献すると期待されている。人工衛星やロボットを含む宇宙システムの安全性向上にも役立つ可能性があり、地球周辺の宇宙環境の変化をより正確に予測する基盤となるとの見方もある。日本の宇宙関連企業や部品サプライヤーにとっても、衛星システムの信頼性設計や耐環境試験の指針となり、高い信頼性を求める宇宙機器の開発に活かされることが考えられる。

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