Künstliche Intelligenz sagt Sonnenaktivität fast neun Stunden im Voraus voraus

Saturday 15 August 2026 - 12:15

Forscher am New Jersey Institute of Technology haben ein neues künstliches Intelligenzmodell entwickelt, das in der Lage ist, die frühen Anzeichen von aufkommenden aktiven Regionen auf der Sonne zu erkennen, was möglicherweise eine Warnung mehrere Stunden bevor diese Regionen sichtbar werden, liefern könnte.

Das System, bekannt als EarlyDetect, wurde von einem Forschungsteam entwickelt, das mit mehreren US-Universitäten und wissenschaftlichen Institutionen zusammenarbeitet. Die Studie, veröffentlicht im Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, nutzte Beobachtungen, die vom Solar Dynamics Observatory der NASA gesammelt wurden, um das Modell zu trainieren, subtile Veränderungen zu erkennen, die mit sich entwickelnder Sonnenaktivität verbunden sind.

Aktive Regionen sind Bereiche intensiver magnetischer Aktivität auf der Sonne, wo Sonnenflecken entstehen können und starke Sonnenausbrüche ihren Ursprung haben können. Die frühzeitige Erkennung dieser Regionen könnte die Fähigkeit der Wissenschaftler verbessern, Perioden erhöhter Sonnenaktivität vorherzusagen und potenzielle Risiken für das Weltraumwetter zu bewerten.

Anstatt sich ausschließlich auf sichtbare Veränderungen der Sonnenoberfläche zu verlassen, analysiert EarlyDetect akustische Wellen, die durch die Sonne reisen. Die Forscher fanden heraus, dass aufkommende Magnetfelder extrem subtile Signaturen in diesen Wellen hinterlassen können, was es der künstlichen Intelligenz ermöglicht, Muster zu identifizieren, die durch konventionelle Beobachtungen schwer zu erkennen sind.

Das Modell verwendet eine auf Transformer basierende Architektur, eine Art von Künstlicher Intelligenz-Technologie, die auch durch große Sprachmodelle weithin bekannt geworden ist. In diesem Fall wurde das System jedoch trainiert, um Sonnenbeobachtungen zu interpretieren, anstatt menschliche Sprache.

Während der Entwicklung stießen die Forscher auf ein unerwartetes Problem mit einer Geräuschunterdrückungstechnik, die entwickelt wurde, um irrelevante Signale aus den Daten zu entfernen. Anstatt das System zu verbessern, eliminierte der Filterprozess manchmal die sehr schwachen Signale, die wertvolle Informationen über zukünftige Sonnenaktivität enthielten.

Nach der Anpassung des Ansatzes trainierten die Forscher EarlyDetect mit realen Sonnenbeobachtungen und testeten es gegen zuvor ungesehene aktive Regionen. Das Modell war in der Lage, das Auftreten aktiver Regionen im Durchschnitt etwa 9,24 Stunden im Voraus vorherzusagen und übertraf damit frühere Ansätze.

Die Forscher glauben, dass die Technologie letztendlich zu einer effektiveren Vorhersage des Weltraumwetters beitragen könnte. Starke Sonnenaktivität kann Satelliten, Funkkommunikation, Navigationssysteme und elektrische Infrastrukturen auf der Erde beeinträchtigen, was frühzeitige Warnungen für Betreiber kritischer Systeme potenziell wertvoll machen könnte.

Allerdings ist EarlyDetect noch kein vollständig operatives Vorhersagesystem. Das Modell kann weiterhin Fehlalarme oder verzögerte Vorhersagen erzeugen, und die Identifizierung einer aufkommenden aktiven Region bedeutet nicht unbedingt, dass ein Sonnenausbruch stattfinden wird.

Das Forschungsteam arbeitet daher weiterhin daran, die Technologie zu verfeinern und ihre Zuverlässigkeit zu verbessern. Um weitere wissenschaftliche Arbeiten zu unterstützen, haben die Forscher auch den SolARED-Datensatz verfügbar gemacht und eine interaktive Plattform entwickelt, die als SAR Portal bekannt ist, die es Forschern in der künstlichen Intelligenz und Solarphysik ermöglicht, die Beobachtungen zu erkunden und neue Vorhersagemethoden zu testen.

Die Entwicklung von EarlyDetect zeigt, wie künstliche Intelligenz zunehmend mit der Weltraumwissenschaft kombiniert wird, um Muster zu identifizieren, die durch traditionelle Methoden schwer zu erkennen sein könnten. Wenn die Genauigkeit weiter verbessert werden kann, könnten solche Systeme ein wichtiger Bestandteil zukünftiger Bemühungen zur Überwachung und Vorhersage der Sonnenaktivität werden.