Дыхание Солнца: как искусственный интеллект учится предсказывать космическую погоду

Солнечная активность, влияющая на Землю и соседние планеты, охватывает широчайший спектр явлений: от устойчивого солнечного ветра и межпланетного магнитного поля до экстремальных событий, таких как солнечные вспышки, корональные выбросы массы (CME) и события с солнечными энергетическими частицами (SEP). Эти феномены космической погоды сложным образом взаимодействуют с магнитосферами и атмосферами планет. На Земле мы видим результаты этого взаимодействия в танцующих огнях потрясающих полярных сияний, а также в менее частых, но порой катастрофических сбоях в телекоммуникациях, навигации и энергетической инфраструктуре.

Прогнозирование условий во всей гелиосфере — области, подверженной влиянию солнечного ветра, — понимание разнообразия взаимодействий Солнца и Земли и предсказание прихода событий космической погоды, как безобидных, так и потенциально опасных, — всё это представляет собой грандиозный вызов.

Задача «Солнце — Земля» требует отслеживания и предсказания условий на расстоянии в десятки миллионов километров межпланетного пространства: от рутинных и спокойных до редких и экстремальных.

Солнечные вспышки испускают электромагнитное излучение, которое распространяется во всех направлениях. В отличие от них, распространение корональных выбросов массы и событий SEP зависит от места их возникновения на Солнце и от гелиосферного магнитного поля, выносимого наружу солнечным ветром. Воздействие этих событий на системы магнитосферы, в свою очередь, варьируется в зависимости от энергий и интенсивности частиц в SEP, а также от скорости частиц и ориентации магнитного поля в CME. Таким образом, задача «Солнце — Земля» требует отслеживания и прогнозирования условий — от обыденных и спокойных до редких и экстремальных — на расстоянии в десятки миллионов километров межпланетного пространства.

Это слежение и прогнозирование опирается на петабайтные массивы данных, получаемых солнечными обсерваториями и космическими аппаратами, которые предоставляют богатейшие наблюдательные архивы. Исследователи используют эти данные, чтобы вывести физически значимые величины, описывающие гелиосферу, и выявить закономерности, позволяющие отличить спокойные условия от активных. Полученные результаты не только отвечают на фундаментальные научные вопросы, но и обеспечивают критические временные интервалы для прогнозирования, необходимые специалистам по космической погоде.

Даже имея все эти данные, колоссальная протяжённость пространства между Солнцем и Землёй представляет собой серьёзное препятствие для наших прогностических возможностей. Ещё одна трудность заключается в том, что данные собираются разными приборами, работающими в разных местах и в разное время. Совокупность этих факторов создаёт уникальную проблему разреженности данных, которая усложняет крупномасштабный анализ.

Эти фундаментальные проблемы — огромный, но всё ещё недостаточный объём доступных данных, экстремальные различия в масштабах процессов, которые мы должны осветить, и потребность в прогнозах, пригодных для практических действий, — открывают возможности для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), дополняющих традиционные аналитические подходы, основанные на физике [Camporeale, 2019]. В ходе серии семинаров, результаты которых легли в основу обсуждения ниже, учёные исследовали такие возможности и способы их применения для продвижения исследований в гелиофизике и оперативного прогнозирования космической погоды.

Необходимость прогнозирования космической погоды

События космической погоды могут оказывать значительное воздействие на инфраструктуру и людей. Они способны нарушать работу спутников (например, увеличивая сопротивление атмосферы), повреждать электронику в космосе, создавать помехи для радиосвязи и GPS и даже влиять на энергосети (например, через геомагнитно-индуцированные токи) во время наиболее мощных бурь. Они также представляют риск для здоровья людей, особенно для астронавтов, находящихся за пределами защиты земной атмосферы, а также для экипажей и пассажиров дальних полярных авиарейсов, где воздействие энергичных частиц повышено. Прогнозирование служит первой линией обороны в подготовке или предотвращении разрушительных и опасных последствий космической погоды.

Оценивая мощные корональные выбросы массы, синоптики пытаются понять, достигнут ли эти события Земли, и если да, то когда именно, а также вызовут ли они геомагнитные бури и суббури. Для событий SEP прогнозы должны включать время прибытия, пиковые интенсивности, продолжительность и энергетические характеристики.

Предсказание экстремальных явлений космической погоды жизненно важно, но не менее важен и прогноз периодов, когда значительной активности не ожидается: это критическая информация для операторов спутников и других заинтересованных сторон. Составление таких прогнозов требует понимания физики, охватывающей восемь порядков величин в пространстве и времени: от субсекундных процессов в магнитном окружении Земли до многодневных солнечных извержений, распространяющихся через 150 миллионов километров между Солнцем и Землёй (Рисунок 1), и долгосрочных взаимодействий в масштабах 11-летнего солнечного цикла.

*Рис. 1. Пространственные масштабы и время пути от Солнца до Земли сильно различаются для разных типов космической погоды, включая солнечные вспышки, события с солнечными энергетическими частицами (SEP), корональные выбросы массы (CME) и межпланетные корональные выбросы массы (ICME). Высокоскоростные частицы прибывают первыми, обычно в течение нескольких минут после вспышки, тогда как CME добираются до Земли за 2–4 дня. Авторство: Georgoulis et al. [2026], CC BY-NC-ND 4.0*

Помимо оперативного прогнозирования, эти задачи являются фундаментальными для гелиофизических исследований. Такие исследования включают в себя работу по выяснению того, как Солнце генерирует своё магнитное поле, как ускоряется и эволюционирует солнечный ветер, как планетарные магнитосферы реагируют на внешнее воздействие, как ускоряются частицы и как энергия передаётся через множество масштабов и режимов.

Уникальные вызовы гелиофизики

Современные алгоритмы ИИ и МО превосходно справляются с анализом тщательно подобранных, обширных наборов данных, включающих миллионы обучающих примеров. Например, прогнозирование земной погоды с помощью ИИ, опирающееся на непрерывное покрытие высокого разрешения с тысяч наземных станций, метеозондов и спутников, в последние годы значительно продвинулось вперёд.

Менее дюжины космических аппаратов отслеживают состояние земной магнитосферы — области, простирающейся на десятки земных радиусов. Наблюдения за солнечным ветром ещё более скудны.

Однако гелиофизика представляет собой уникальный и в некотором смысле противоположный сценарий. Менее дюжины космических аппаратов мониторят магнитосферу Земли — область, охватывающую десятки земных радиусов (примерно 6371 километр). Данных по солнечному ветру ещё меньше: всего несколько наблюдательных пунктов разбросаны в пространстве между Солнцем и Землёй. Эта фундаментальная нехватка данных создаёт проблему для подходов, управляемых данными, которые обычно зависят от обилия наблюдений, хорошо распределённых в пространстве и времени, чтобы создавать надёжные (то есть обобщаемые и воспроизводимые) модели.

Разреженность данных усугубляется относительной редкостью интенсивных явлений космической погоды, таких как корональные выбросы массы, крупные геомагнитные бури и экстремальные суббури, которые происходят всего несколько раз за солнечный цикл. Большинство гелиофизических наблюдений фиксируют спокойные условия с низкой активностью, когда солнечный ветер стабилен, а магнитосферы безмятежны. Стандартные методы машинного обучения, обученные на таких несбалансированных наборах данных, могут достигать высокой статистической точности, просто предсказывая исход «ничего не произойдёт», но полностью проваливаться при наступлении экстремальных событий.

Хотя солнечные извержения и геомагнитные бури относительно редки, они демонстрируют повторяющиеся закономерности и постоянство в своих физических движущих силах. Эта регулярность говорит о том, что исторические наблюдения при правильной кластеризации и анализе могут быть использованы для улучшения прогностических возможностей. Таким образом, задача заключается в извлечении значимых закономерностей из скудных измерений редких событий, избегая при этом моделей, которые хорошо работают для средних условий, но подводят в самые ответственные моменты [Chu et al., 2025].

ИИ-решения проблемы разреженности данных

В гелиофизических исследованиях применяются изобретательные подходы для извлечения максимума информации из ограниченного числа доступных наблюдений. Одна из стратегий заключается в интеллектуальном анализе многолетних архивов наблюдений с различных спутников, а также в сопоставлении и группировке измерений, собранных в периоды со схожими условиями солнечного ветра и геомагнитной активности.

Этот процесс кластеризует десятки тысяч точек данных из аналогичных состояний магнитосферы. Подобная кластеризация позволяет реконструировать динамические особенности, такие как изменения магнитного поля на ночной стороне во время суббурь [Stephens et al., 2019] и наличие пересоединений в хвосте магнитосферы вблизи Земли [Angelopoulos et al., 2020].

Другой, более универсальный подход заключается во встраивании фундаментальных физических законов непосредственно в модели машинного обучения через физически информированные нейронные сети [Raissi et al., 2019], что гарантирует соответствие прогнозов физической реальности даже при ограниченном объёме обучающих данных. Методы ассимиляции данных, используемые в прогнозировании погоды, аналогичным образом смешивают разреженные наблюдения с симуляциями на основе физики и обновляют модели по мере поступления новых измерений.

*Эта анимированная модель показывает магнитосферу Земли во время мощной геомагнитной бури в мае 2024 года, сопровождавшейся сильными солнечными вспышками и множественными корональными выбросами массы. Визуализация использует модель Multiscale Atmosphere-Geospace Environment (MAGE) из Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса, чтобы показать поток солнечного ветра, устремляющийся к Земле и возмущающий её магнитное поле (оранжевые и фиолетовые линии). Зелёное облако представляет интенсивность электрического поля; синие волнистые линии — это трассеры скоростей солнечного ветра. Авторство: NASA Scientific Visualization Studio и NASA DRIVE Science Center for Geospace Storms*

Эти методы сходятся в общей теме: создании моделей «серого ящика» (названных так потому, что они менее непрозрачны, чем модели «чёрного ящика»), которые управляются данными, но опираются на физически реальные ограничения. Для приложений, испытывающих нехватку данных, гибридные подходы могут превзойти как чисто дата-центричные, так и чисто основанные на физике методы [Liu et al., 2025].

Спутниковые приборы генерируют всё более крупные массивы данных о солнечном ветре. Однако получаемые переменные (например, скорость и давление солнечного ветра) сильно взаимосвязаны [Borovsky, 2018], что затрудняет определение того, какие из них действительно управляют реакциями магнитосферы. Новые алгоритмы помогают очищать наборы данных без потери критически важной научной информации [Camporeale, 2025]. В то же время продвинутые статистические методы и методы МО способны преодолевать сложность наборов данных, уменьшая размерность, выявляя причинно-следственные связи между переменными и предоставляя ключ к разгадке доминирующих движущих факторов.

Например, теория информации предоставляет инструменты для обнаружения зависимостей в сложных системах, установления причинно-следственных связей и ранжирования переменных, которые наиболее эффективно предсказывают события космической погоды [Wing et al., 2022]. Такие методы можно сочетать с другими «объяснимыми» инструментами, такими как значения SHAP (SHapley Additive exPlanations), методом, вдохновлённым теорией игр, чтобы точно определить физические переменные (например, скорость солнечного ветра или ориентацию магнитного поля), которые обуславливают конкретный прогноз [Ma et al., 2023].

Очистка наборов данных и повышение интерпретируемости моделей помогают сделать МО более практичным и научно обоснованным, а его прогнозы — более надёжными. Однако для полного доверия к моделям МО в операционных средах требуются тщательная валидация и количественная оценка неопределённости. Эти модели должны не только выдавать прогнозы, но и указывать уровень своей уверенности для принятия оперативных решений.

Когда модель предсказывает крупную геомагнитную бурю, операторы должны знать, означает ли это уверенность в 60% или в 95%, например.

Когда модель прогнозирует сильную геомагнитную бурю, операторам, к примеру, необходимо знать, какова степень уверенности: 60% или 95%. Ансамблевые подходы, при которых несколько моделей предоставляют диапазон возможных исходов, помогают количественно оценить эту неопределённость, в то время как использование стандартизированных, хорошо документированных наборов данных позволяет проводить справедливое сравнение моделей.

Исследовательское сообщество разрабатывает готовые для МО эталонные наборы данных с единообразным форматированием и чёткими метаданными для установления таких процедур валидации [Angryk et al., 2020]. Эти ресурсы позволяют исследователям тестировать новые алгоритмы по общим базовым показателям, ускоряя прогресс и гарантируя, что достижения являются надёжными и воспроизводимыми, а не артефактами выбора специфических методов обработки данных.

Примечательно, что одна область гелиофизики не страдает от острой нехватки данных — это получение изображений Солнца. Десятилетия непрерывных наблюдений высокого разрешения с Solar Dynamics Observatory (SDO), которая ежедневно передаёт 1,5 терабайта данных, создали колоссальные архивы. Поскольку Солнце управляет космической погодой во всей гелиосфере, эти наборы данных предоставляют идеальную возможность для использования в базовых моделях — крупномасштабных системах МО, обученных строить всеобъемлющие внутренние представления, которые затем могут быть легко адаптированы к конкретным научным задачам с минимальным дополнительным обучением.

Сурья (Surya), базовая модель, разработанная для создания цифрового представления Солнца, является одним из таких проектов. Она всё ещё находится на ранней стадии разработки и ещё не прошла валидацию, но этот подход иллюстрирует, как области, богатые данными, могут быть использованы с помощью современных методов ИИ для создания инструментов, которые в целом приносят пользу гелиофизическим исследованиям и прогнозированию космической погоды.

Совместное развитие науки и оперативного прогнозирования

Помимо потребностей в данных, разработке и валидации моделей, применение ИИ для решения задач гелиофизики требует устойчивого, междисциплинарного сотрудничества. Развитию такого сотрудничества была посвящена серия семинаров, самым последним из которых стала встреча 2025 года «Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и ассимиляция данных в геокосмосе» (LMAG25) в Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса. Эти семинары объединили гелиофизиков, экспертов по машинному обучению, специалистов по данным, а также профессионалов в области прогнозирования погоды и прикладной математики для обмена знаниями и установления общепринятых стандартов.

Синоптикам космической погоды нужны модели, которые не только точны и интерпретируемы, но и предоставляют не просто статистические метрики, а прогнозы, пригодные для принятия решений.

Форумы LMAG также служат площадками для встреч учёных, где они могут валидировать модели на разнообразных наборах данных, сравнивать подходы, основанные на физике и на данных, разрабатывать бенчмарки производительности и обсуждать, как преодолеть разрыв между исследовательскими и оперативными требованиями. Специалистам по прогнозированию космической погоды нужны точные и интерпретируемые модели, которые предоставляют не только статистические метрики, но и прогнозы, готовые к действию, с чётко обозначенными ограничениями и надёжностью. Разумеется, исследователи тоже выигрывают. Эти обсуждения позволяют им понять оперативные ограничения, которые определяют, как подходы к моделированию становятся практическими инструментами в реальных условиях.