For den almindelige observatør virker solen som en konstant og uforanderlig enhed. Sandheden er imidlertid, at den er en aktiv masse af plasma—ladet gas, der kontinuerligt påvirkes af sit eget magnetfelt. Denne uforudsigelige adfærd udgør en betydelig udfordring for moderne solfysikere. Blandt de aspekter af solaktivitet, der er fyldt med usikkerhed, er koronale masseudkastninger (CME'er), som kan have varierende indvirkninger. Fremskridt inden for maskinlæringsalgoritmer kan dog forbedre vores evne til at modtage rettidige advarsler! En nylig undersøgelse viser, at algoritmer, der er trænet på årtiers soldata, opdagede tegn på øget aktivitet i området kendt som AR13664, hvilket kan hjælpe med at forudsige fremtidige soludbrud. Koronale masseudkastninger, eller CME'er, repræsenterer store udstødninger af plasma fra solens korona ud i rummet, udløst af forstyrrelser i dens magnetfelt. Disse eksplosive begivenheder er ofte forbundet med soludbrud og sker, når magnetfeltlinjer spontant realigneres og frigiver enorme mængder energi. CME'er kan rejse med hastigheder fra hundrede til tusinder af kilometer per sekund og når af og til Jorden inden for dage, hvis deres vej er rettet mod vores planet. Ved ankomsten interagerer de med Jordens magnetosfære, hvilket potentielt kan forårsage geomagnetiske storme, der forstyrrer satellitkommunikation, GPS-systemer og strømnet.

De kan også skabe fantastiske nordlys, hvilket fører til spektakulære visninger af de nordlige og sydlige lys. At forudsige disse fænomener og deres virkninger på vores magnetosfære har længe været en udfordring for astronomer. I en undersøgelse ledet af astronom Sabrina Guastavino fra Universitetet i Genova blev kunstig intelligens anvendt til at tackle dette problem. Teamet brugte denne teknologi til at forudsige begivenhederne i forbindelse med stormen i maj 2024, herunder de tilknyttede udbrud fra region 13644 og indkommende CME'er. Denne storm producerede betydelige solbegivenheder med et X8. 7 class flare! Ved at anvende AI analyserede teamet omfattende historiske data for at identificere komplekse mønstre, som traditionelle metoder ofte overså. Begivenheden i maj 2024 gav en sjælden og værdifuld mulighed for at vurdere AI'ens evne til at forudsige solaktivitet. Deres primære mål omfattede at forudsige soludbrud, overvåge deres udvikling, forudsige CME-udgivelser og i sidste ende forudse geomagnetiske storme på Jorden. De anvendte deres proces på begivenheden i maj 2024 med bemærkelsesværdig succes. Deres fund indikerede "uden fortilfælde nøjagtighed i forudsigelse med en betydelig reduktion af usikkerheder sammenlignet med konventionelle metoder. " Nøjagtigheden af at forudsige CME-rejsetider til Jorden og begyndelsen af geomagnetiske storme var også bemærkelsesværdigt høj. Implikationerne af denne undersøgelse er betydelige. Strømsvigt, kommunikationsforstyrrelser og satellitfejl kan være kritiske bekymringer under CME-begivenheder; derfor repræsenterer brugen af maskinlærings-AI-værktøjer til at forudse solaktivitet et spændende gennembrud. For entusiastiske stjernekiggere kan denne udvikling også føre til forbedrede prognoser for auroral aktivitet.