Искусственный интеллект может предсказать солнечные вспышки

20 Декабря 2014 в 18:00, Илья Хель 6 091 просмотр 25

Солнечные вспышки

Несколько месяцев назад на Солнце появилось крупнейшее солнечное пятно, которое мы видели за последние 24 года. Это чудовищное пятно было заметно невооруженным глазом (то есть без приближения, но с защитными очками) и породило более сотни вспышек. Количество пятен на Солнце меняется циклически каждые 11 лет, увеличиваясь и уменьшаясь. Прямо сейчас солнце находится в наиболее активной части этого цикла: мы ожидаем много пятен и много вспышек в ближайшие месяцы.

Людей, как правило, пугает разрушительная сила солнечных вспышек — есть шанс, что однажды мощный взрыв на Солнце швырнет в нашу сторону тонну энергетических частиц и поджарит наши спутники связи. Но никто не задумывается о том, что мы можем предсказать такие вспышки, подобно погоде, а значит и предотвратить нанесение возможного ущерба. Но как же предсказать солнечную вспышку?

Один из способов заключается в использовании программ машинного обучения типа искусственного интеллекта, который автоматически извлекает данные из опыта. Эти алгоритмы постоянно улучшают свои математические модели, когда появляются новые данные. Но для того, чтобы хорошо обучаться, алгоритмы требуют больших объемов данных. Ученым не хватало данных о Солнце до 2010 года, пока не была запущена Обсерватория солнечной динамики (Solar Dynamics Observatory, SDO), наблюдающий за солнцем спутник, который отправляет каждый день порядка полутора терабайт данных на землю — больше, чем этот спутник, данных не отправлял ни один аппарат в истории NASA.

Солнечные вспышки, как известно, это сложный активный процесс. Они возникают в солнечной атмосфере над солнечными пятнами, расположенными на поверхности Солнца. Солнечные пятна, которые обычно приходят парами, действуют как стержневые магниты — одно пятно как северный полюс, другое как южный. Учитывая то, что на Солнце весьма много пятен, различные слои Солнца вращаются с разной скоростью, само Солнце обладает северным и южным полюсом, магнитное поле становится крайне насыщенным. В итоге появляются магнитные поля, скрученные как резинка, которые выпускают много энергии в процессе своего существования. Так появляется солнечная вспышка. Иногда скрученные поля не вспыхивают, иногда вспышки появляются из безобидных на вид пятен, иногда гигантские солнечные пятна ничего не производят.

Мы не знаем, как возникают солнечные вспышки с точки зрения физики. У нас есть — мы знаем, что вспышки обладают магнитной природой, — но мы не знаем, как они выпускают так много энергии с такой скоростью. В отсутствие окончательной физической теории, лучшая надежда для прогнозирования солнечных вспышек лежит в обработке наших гигантских массивов данных в поисках подсказок.

Есть два основных способа прогнозирования солнечных вспышек: численные модели и статистические модели. В первом случае мы берем за основу физику, которую знаем, составляем уравнения, запускаем их во времени и получаем прогноз. Во втором — мы используем статистику. Мы отвечаем на вопросы: какова вероятность того, что в активном регионе с гигантским солнечным пятном появится вспышка? А какова вероятность того, что это случится с маленьким пятном? В итоге появляются гигантские наборы данных, полные деталей: размеры солнечных пятен, сила магнитного поля. Затем ученые ищут связи между этими деталями и солнечными вспышками.

Алгоритмы машинного обучения могут положить этому конец. Мы используем алгоритмы машинного обучения везде. Биометрические часы используют их, чтобы разбудить нас, когда нужно нашему организму. Они лучше врачей предсказывают редкие генетические заболевания. Они определяют картины, которыми вдохновлялись ученые на протяжении всей истории. Ученые считают алгоритмы машинного обучения универсально полезными, поскольку они могут разбираться в нелинейных данных, а при больших массивах людям это практически невозможно сделать. Но очень много моделей нелинейны, поэтому такие алгоритмы все больше находят применение во всех сферах.

Ученые используют алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать солнечные вспышки, основываясь на гигантском наборе данных SDO. Для этого пришлось построить базу данных всех активных регионов, которые когда-либо наблюдала SDO. Поскольку это исторические данные, мы уже знаем, вспыхивали ли эти активные регионы или нет. Алгоритм обучения анализирует детали активных регионов — размеры солнечных пятен, силу связанных с ними магнитных полей, их скрученность — чтобы выявить общую характеристику активно вспыхивающего региона.

Чтобы сделать это, алгоритм начинает с предположения. Допустим, сначала он предполагает, что крошечное солнечное пятно со слабым магнитным полем породит гигантскую вспышку. Затем проверяет ответ. Упс, нет. Затем алгоритм перестраивает свое предположение. В следующий раз он уже по-другому зайдет. Методом проб и ошибок, с сотнями тысяч предположений и проверок, алгоритм постепенно повышает точность своих прогнозов. Его можно применять к данным в режиме реального времени, и он продолжает обучаться.

Продолжение работы в этом направлении обеспечит нас лучшим пониманием грядущих солнечных вспышек. Пока ученые показали, что алгоритмы машинного обучения лучше или, на худой конец, такие же, как и статистические или численные методы. И это круто, на самом деле. Такие алгоритмы, которые могут работать без участия людей, просто просматривая огромные массивы данных, будут бесконечно полезны — и чем дальше, тем больше — в самых разных сферах. Самое любопытное, что те же алгоритмы, которые делают прогнозы солнечных вспышек, могут работать и с генетическими заболеваниями и их определением.

А что, если данных будет больше? Кто знает. Хотя у нас уже много данных о Солнце — SDO работает уже четыре с половиной года — с тех пор было не так много солнечных вспышек. Потому что мы находимся в самом тихом солнечном цикле столетия. Есть резон продолжить сбор данных.

Искусственный интеллект может предсказать солнечные вспышки

Приложение
Hi-News.ru

Новости высоких технологий в приложении для iOS и Android.

25 комментариев

  1. vinstlow

    Я работал с нелинейными статистическими моделями и считаю, что машина не способна выбрать правильную статистическую модель и метод для анализа данных, хотя возможно она способна сделать нужную выборку показателей из огромного массива данных. Не знаю к чему пришли ученые, создавшие эту программу, к сожалению в статье информации недостаточно, но я практически уверен, что программа будет выполнять лишь анализ больших массивов и не более, как делают современные статистические программы. Метод и выборка всегда останется за человеком, пока не будет создан действительно искусственный разум. Человеческий мозг не справляется с большим количеством данных, но он способен воспринимать информацию качественно, чего программа пока что делать не может. Это трудно объяснить, но думаю большинство понимает, о чём я. Например, в медицине, это ошибка считать, что программа лучше справится с диагнозом. Просто потому, что она не способна охватить человека в целом (пока что во всяком случае), она его не видит, не слышит, не воспринимает как живое существо. Нам кажется, что машины умнее, но поверьте, машина не может за 10 секунд представить себе все процессы в целом, происходящие в организме, понять что идет не так и поставить правильный диагноз. Когда я думаю, какую работу проделывает мозг, занимаясь, например, рисованием или общением, то меня это удивляет, хоть для нас это обыденные вещи. Представьте какой большой объем информации и насколько быстро перерабатывает человек у себя в голове, когда пишет книгу или придумывает, как кого-то обмануть? :) Абстрактное мышление, образное мышление - это достаточно серьезная штука. Как научить машину мыслить подобным образом?

    • Dagoth Nik

      Главное, что б вообще получилось. А то мало ли, может у нас в мозге есть некая "магия", которую вообще в кремние не воспроизвести. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

    • Archer

      Способна ли машина сама делать выбор как таковой? Выбор за нее делает программист на стадии разработки алгоритма, а машина лиш обрабатывает то, что в нее "вставили", оно не обладает Волей.выбора. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

  2. storm X

    А погоду нормально в Бангладеше предсказать не может до стх пор (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

  3. Archer

    Чтобы что-то правильно предсказать, мало иметь богатую статистику (хотя и она способна выручать), необходима математическая модель происходящего процесса. А для этого нужно понимание физических процессов, происходящих на Солнце. Если такого понимания нет (а его нет), то грош цена таким прогнозам. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

    • vinstlow

      Если для постройки статистической модели требуется математическая модель процессов на Солнце, то это другой вопрос. Но это не обязательно.

      • Archer

        Прежде всего нужна ФИЗИЧЕСКАЯ модель, или, хотя бы, понимание Физических процессов которые там происходят.
        ...
        Статистика прекрасно используется в медицине. Пусть вылечить больных от конкретного заболевания мы не можем, но, сколько из них от этого заболевания умрет всегда можно подсчитать. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

        • Cortes

          ARCHER вопрос: что нужно для перевода статистической модели в физическую? В той-же медицине, непрерывный сбор информации и знание патогенеза. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

        • vinstlow

          Повторяю: не обязательно. Статистическая модель учтет все данные за последние несколько лет и с большой долей вероятности может предсказать следующую вспышку. Если не будет закономерности, то в модели это будет видно. Поэтому не обязательно. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

          • Cortes

            Без наблюдения за системой невозможно построить статистическую модель. Когда-то это надо сделать, а затем экстраполировать в будущем. Ведь Вы это имели в виду. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

            • Archer

              Статистическая модель не дает понимания сути явления, т.е. мы знаем, что все тела притягиваются к Земле (статистика это подтверждает), но почему это происходит ответа так и нет, т.к. нет понимания физических процессов приводящих к этому явлению, т.е. физическая модель отсутствует.
              Тоже и со вспышками на Солнце, почему они вообще вспыхивают, что именно вспыхивает, почему вспыхивает, статистика есть, а понимания нет. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

              • vinstlow

                Вы немножко потеряли мысль. Как раз статистика и нужна.

                • Archer

                  Кто ж против статистики? Но без осмысления физического явления, не приходится ждать качественных прогнозов. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

                  • vinstlow

                    Еще как приходится. Вам не нужно понимать что такое гравитация, как движется Солнце - движется ли оно вокруг Земли, или наоборот, на каком оно расстоянии и какого оно размера. Но вы прекрасно знаете, что завтра Солнце взойдет вновь. Почему? Потому что у вас есть статистика. На этом думаю можно закончить.

                    • Archer

                      Думаю, что это Вам не нужно знать, что такое гравитация (или Вам нужно, чтобы Я этого не знал?). :)
                      А Вот лично мне очень интересно было бы понять что такое Гравитация, и каким образом она работает. Но физика пока такого ответа нам не дает. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

            • vinstlow

              Я имел в виду то же, что и написано в статье.

  4. Archer

    Предлагаю администрации сайта и разработчикам его ПО подумать над созданием системы "Рейтингов" на страницах комментариев. Пусть каждый участник имеет возможность выразить свое отношение как к самой статье, так и к участникам обсуждения, не создавая новый пост, а голосуя за понижение или повышение "рейтинга" (автора статьи или комментатора). Это несколько оживило бы сайт, и дало бы возможность объективной оценки качества работы уважаемых Авторов и способствовало бы повышению уровня ваших статей. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

    • vinstlow

      Ну да, конечно, и каждый в силу своей тупости и непонимания будет ставить минуса всем подряд. Пускай каждый высказывается и доказывает свою точку зрения, чтобы все видели, где у кого мозги. :)

      • Archer

        Зачем воспринимать все на свой счет? :)
        Почему обязательно минусы, а может плюсы? :)
        Бывает читаешь чье-то высказывание, полностью с ним согласен, и добавить нечего...
        Как связаться с авторами статей, нет вменяемых механизмов обратной связи? (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

        • vinstlow

          По моему наблюдению многие комментаторы просто не разбираются в вопросе. А с авторами легко связаться, как в комментах, так и в соц сетях. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

          • Archer

            Связь с авторами статей нужна прямо с сайта.
            Что касается комментариев, то если их авторы такие темные люди, то, возможно, вообще запретить нам комментировать статьи на этом сайте?
            Хотя, по моему это не демократично, и не способствует развитию самого этого проекта. (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

          • storm X

            А насчет поиска в соцсети: это же придется говорить все в подробностях, мол, хочешь найти меня - я буду на аватарке в кожаной куртке, с сигарой (пример)... Хотя можно дать лишь IP, но зачем так усложнять, когда и здесь можно делиться мнением (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.