- Vijay는 Nonsin을 입력합니다
- Solar Dynamics Observatory에서 9 년의 이미지를 처리 한 연구원
- 태양은 화염 분류의 정확성에 등록 된 16% 개혁을 받았습니다.
IBM과 NASA는 Solar Physics를위한 최초의 오픈 소스 재단 모델 Sun을 소개했습니다.
IBM은 태양의 산스크리트어 단어에서 유래 한 AI 모델은 위성, 연구 시스템 및 전력망을 방해 할 수있는 화염 및 폭풍과 같은 태양열 활동을 예측하도록 훈련되었다고 말합니다.
그것은 Surybanch, Hug Face of Gitthub 및 IBM이라는 데이터 세트 컬렉션에서 제공되었습니다.
지구 데이터에서 태양 예측까지
이 프로젝트는 항공 및 커뮤니케이션에서 미래의 Deep Danda Space Mission에 이르기까지 공간 기반 기술에 대한 의존성을 확대합니다.
태양 날씨는 어려운 작업이지만, 이러한 사건은 물리학이 여전히 부분적으로 수백만 마일 떨어진 곳에서 발생합니다. 이해할 수 있습니다.
NASA를 담당하는 Juan Bernabi-Moreno의 IBM 이사는“우리는 2023 년 이래 NASA와 함께 기술의 한계를 수행하기 위해이 여정에 종사 해 왔습니다.
“태양으로 우리는 눈의 태양을보고 분위기를 예측하는 첫 번째 기초 모델을 만들었습니다.”
이 협업은 IBM과 NASA의 AI 기반 모델 Delo에 대한 이전의 작업을 따르며, 이는 지구와 대기 시스템의 연구를 지원하기 위해 위성 데이터를 분석하는 지구 모델의 개발로 이어졌습니다.
태양과 함께, 그들은 NASA의 Solar Dynamics Observatory가 수년의 고해상도를 디지털 쌍둥이로 변환하면서 태양과 비슷한 것을 시도하고 있습니다.
Vijay는이 모델이 모델이 플레어가 될 예측을 허용하기를 희망합니다.
초기 보고서에 따르면 태양은 전통적인 방법의 주 시간이 두 배나 높이기 전에 2 시간 전에 화염의 고조파 시각적 예측을 생성 할 수 있다고합니다.
이는 지구상의 우주 비행사와 중요한 구조화 된 운영자를위한 추가 준비 시간을 의미합니다.
태양을 만들기 위해 연구원들은 태양 이동성 전망대에서 9 살의 이미지를 가공하여 12 초마다 여러 파장에서 태양을 포착했습니다.
그들은 많은 데이터로드를 관리하기 위해 스펙트럼 게이팅과 함께 긴 짧은 조향 변압기를 사용했습니다.
이 모델은 현재 상황을 분석 할뿐만 아니라 실제 데이터에 대한 정확도를 테스트하여 향후 관찰의 모습을 추측하도록 교육을 받았습니다.
Southwest Research Institute의 Solar Physicist이자 프로젝트의 최고 책임자는“우리는 지구에 지구에 가장 긴 리드 타임을주고 싶다”고 말했다.
“우리의 희망은 모델 데일이 시간이 지남에 따라 스타의 진화 뒤에있는 모든 복잡한 과정을 배웠으므로 기능적 통찰력을 제거 할 수 있기를 바랍니다.”
다른 큰 언어 모델 Dello 및 AI 도구와 마찬가지로, 태양은 인간 기술의 성장으로 의문을 제기하는 출력의 발견으로 간주됩니다.
그러나 지지자들은 자동화와 효율성을 강조하며 화염 분류의 정확성에서 주장 된 16% 개선을 지적합니다.
그럼에도 불구하고 태양의 활동에는 잘 이해할 수없는 많은 과정이 포함되어 있기 때문에 예측은 확실합니다.
태양은 태양 위협에 대한 더 나은 기대를 향한 단계로 묘사되지만, 연구원들은 그것을 최종 답변으로 제시하지 않도록주의를 기울였습니다.
대신, 그들은 사람이 더 큰 데이터로보다 효과적으로 작업하는 데 도움이되는 다리로 구성됩니다.
AI 저자 또는 LLM과 마찬가지로 예측은 이에 대한 교육을받습니다. 데이터와 가정에 따라 제한됩니다.
