Science >> Wetenschap >  >> Astronomie

Onderzoekers maken gebruik van machinaal leren om weersvoorspellingen in de ruimte te verbeteren

"Een van deze modellen is REPPU (REProduce Plasma Universe), een bekend en betrouwbaar model dat het poollichtstroomsysteem reproduceert. Toen we eenmaal de 'emulator' hadden gemaakt, konden we vergelijkbare resultaten krijgen met behulp van een laptop-pc." P>

Het nieuwe emulatormodel, Surrogate Model for REPPU Auroral Ionosphere versie 2 (SMRAI2), is een miljoen keer sneller dan de op fysica gebaseerde simulatie en integreert seizoenseffecten in de modellering.

Hoewel zonneweersvoorspellingen de effecten van zonnestraling en de zonnewinddeeltjes op en rond de aarde niet kunnen veranderen, kan het gemeenschappen die getroffen zijn door zonneweer helpen zich voor te bereiden op communicatieproblemen en mislukkingen en de blootstelling aan straling voor astronauten en vliegtuigpassagiers op grote hoogte beperken. P>

Vooral satellieten zijn zeer gevoelig voor weerstand veroorzaakt door magnetische stormen. In februari 2022 gingen zelfs 38 commerciële satellieten verloren doordat ze na een gematigde magnetische storm opnieuw in de atmosfeer van de aarde terechtkwamen. Deze magnetische stormen zijn het resultaat van een grote energieoverdracht van de zonnewind naar de magnetosfeer van de aarde.

Door de complexe zonnewindvariaties weer te geven die daadwerkelijk zijn waargenomen, kunnen ook zeer complexe temporele variaties van de straalstromen in het poollicht worden gereproduceerd. Lichte kleuren vertegenwoordigen waargenomen waarden, donkere kleuren zijn voorspellingen van SMRAI2. au obs en al obs zijn waargenomen AU- en AL-indices, au esn en al esn zijn AU- en AL-indices berekend op basis van emulatorresultaten. AU- en AL-indices duiden op poollichtactiviteit op hoge breedtegraden. Credit:Ruimteweer (2024). DOI:10.1029/2023SW003720

Het onderzoeksteam gebruikte een tijdsafhankelijk machine learning-model genaamd echo state network (ESN) om de op fysica gebaseerde voorspellingsmodel-emulator te creëren. Belangrijk is dat ESN's een soort terugkerend neuraal netwerk zijn dat is ontworpen om sequentiële gegevens efficiënt te verwerken.

Het huidige onderzoek is feitelijk verbeterd ten opzichte van een eerste versie van de op ESN gebaseerde emulator, versie 1.0. Het team heeft het nieuwe emulatormodel, SMRAI2, getraind met behulp van een orde van grootte meer op fysica gebaseerde simulatie-uitvoer dan het originele versie 1.0-model.

"Het product van deze studie, SMRAI2, is het eerste voorbeeld van aurorale fysica die gebruik maakt van een machinale leertechniek om de ionosferische output van de op fysica gebaseerde mondiale magnetohydrodynamische (MHD) simulatie te emuleren. Het verzamelen van meer MHD-simulatiegegevens en het gebruiken van andere geavanceerde technieken Machine-learning modellen zullen ons in staat stellen de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de nabije toekomst bij te werken”, aldus Kataoka. MHD-simulaties zijn ontworpen om het gedrag van de magnetosfeer te beschrijven, waar de zonnewind interageert met het magnetische veld van de aarde.

De volgende stap voor het onderzoeksteam is om de emulator te integreren in het uitvoeren van de ensemble-ruimteweersvoorspelling, een reeks voorspellingen die een reeks toekomstige ruimteweervoorspellingen biedt. Hun uiteindelijke doel is om de emulator, samen met vele observatiedatasets, te gebruiken in een data-assimilatievoorspelling, die modeluitvoer en observaties integreert om de nauwkeurigheid van de voorspelling te verbeteren.

Meer informatie: Ryuho Kataoka et al., Machine Learning-gebaseerde emulator voor de op fysica gebaseerde simulatie van het aurorastroomsysteem, Ruimteweer (2024). DOI:10.1029/2023SW003720

Journaalinformatie: Ruimteweer

Geleverd door Onderzoeksorganisatie van Informatie en Systemen




Meer >

Meer >

Hoofdlijnen

  1. Je lichaamscellen gebruiken en verzetten zich tegen kracht, en ze bewegen. Zijn mechanobiologie
  2. Hoe zijn bacteriën en plantencellen gelijk?
  3. In een warmere wereld is de helft van alle soorten in beweging. Waar gaan ze heen?
  4. Onderzoek onthult opmerkelijke variabiliteit in de hittetolerantie van koraal
  5. Wat zijn de verschillen van eenvoudig en gestratificeerd weefsel?
  6. Moeten we de klimaatverandering bestrijden door het leven zelf opnieuw vorm te geven?
  7. Live hersenactiviteit volgen met de nieuwe NeuBtracker open-source microscoop
  8. Walvisclans gebruiken vocalisaties om hun cultuur te markeren
  9. Wat zijn de vier rollen die DNA in cellen moet spelen?

Wetenschap