Khi nói đến dự báo thời tiết, chúng ta thường nghĩ đến mưa, nắng hay các hiện tượng xảy ra trên Trái đất, mà ít khi nghĩ đến thời tiết không gian, tức các hiện tượng xảy ra trong môi trường vũ trụ quanh Trái đất. Thời tiết không gian có thể tạo ra cực quang tuyệt đẹp ở các vùng vĩ độ cao, nhưng cũng có thể gây gián đoạn hoạt động của vệ tinh liên lạc và các trạm mặt đất.
Thách thức lớn đối với các nhà khoa học lâu nay là dự báo những hiện tượng này đủ sớm để có biện pháp ứng phó. Một nhóm nghiên cứu tại Viện Công nghệ New Jersey (NJIT) đã tiến thêm một bước trong việc giải quyết bài toán này với mô hình trí tuệ nhân tạo mang tên EarlyDetect. Kết quả nghiên cứu được công bố trên Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation cho thấy mô hình có thể phát hiện các tín hiệu báo trước hoạt động bùng phát của Mặt trời trung bình 9,24 giờ trước khi những dấu hiệu này xuất hiện rõ trên bề mặt.
EarlyDetect được thiết kế để theo dõi bề mặt và từ trường của Mặt trời, tập trung vào các vùng hoạt động – nơi thường phát sinh các hiện tượng thời tiết không gian. Điểm đáng chú ý là những vùng này có thể bắt đầu hình thành bên dưới bề mặt Mặt trời, nơi các nhà khoa học không thể quan sát trực tiếp cấu trúc từ trường.
“Khó khăn chính là một vùng hoạt động bắt đầu phát triển bên dưới bề mặt nhìn thấy của Mặt trời, nơi chúng ta không thể trực tiếp quan sát cấu trúc từ trường,” Alexander Kosovichev, giáo sư Khoa Vật lý của NJIT và đồng chủ nhiệm dự án, cho biết.
Theo ông, các nhà nghiên cứu phải tìm kiếm những thay đổi rất nhỏ trong từ trường và mô hình của các sóng âm liên tục truyền qua Mặt trời. Đây giống như việc nhận ra một thay đổi rất nhỏ trong nhịp điệu giữa một dàn nhạc ồn ào.
Để thử nghiệm EarlyDetect, nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập trước đây từ thiết bị Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) trên Đài quan sát Động lực học Mặt trời (SDO) của NASA. Mô hình được xây dựng trên kiến trúc Transformer, là nền tảng AI được sử dụng để phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và Gemini.
Các nhà nghiên cứu huấn luyện EarlyDetect bằng dữ liệu SDO/HMI, sau đó cho mô hình phân tích những vùng hoạt động mà nó chưa từng được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Kết quả cho thấy EarlyDetect có thể phát hiện các tín hiệu báo trước tại những vùng sau đó xuất hiện hoạt động thời tiết không gian, trung bình 9,24 giờ trước khi hiện tượng trở nên rõ ràng.
“Các mô hình học máy vẫn chưa được ứng dụng rộng rãi vào dự báo hoạt động Mặt trời,” Mengjia Xu, phó giáo sư khoa học dữ liệu tại NJIT, người chủ nhiệm dự án và đồng tác giả nghiên cứu, cho biết. “Công trình của chúng tôi cho thấy các mô hình học máy tiên tiến có thể mở ra những hướng mới cho dự báo thời tiết không gian trong tương lai.”
Việc dự báo sớm có ý nghĩa quan trọng bởi các cơn bão Mặt trời mạnh có thể ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng công nghệ trên Trái đất. Một trong những sự kiện thời tiết không gian nổi tiếng nhất là sự kiện Carrington, xảy ra ngày 1-2/9/1859, khiến cho mạng điện báo bị gián đoạn do các dòng điện cảm ứng mạnh. Một số máy điện báo vẫn hoạt động ngay cả sau khi bị ngắt nguồn, thậm chí giấy điện báo còn bốc cháy. Cường độ của vụ bùng phát sau đó được ước tính tương đương năng lượng của hàng tỷ quả bom nguyên tử.
EarlyDetect hiện mới ở giai đoạn nghiên cứu, và cần thêm các thử nghiệm để xác định khả năng hoạt động ổn định trong thực tế. Tuy nhiên, khả năng phát hiện các dấu hiệu tiềm ẩn nhiều giờ trước khi bão Mặt trời hình thành rõ rệt có thể mở ra một hướng tiếp cận mới cho việc dự báo thời tiết không gian.
Công cụ AI do các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ New Jersey phát triển có thể phát hiện những dấu hiệu cảnh báo tiềm ẩn của bão Mặt trời khoảng 9 giờ trước khi chúng xuất hiện rõ trên bề mặt Mặt trời. Ảnh: Trung tâm Bay Vũ trụ Goddard của NASA
