Wissenschaftlern der Universität Graz ist in Zusammenarbeit mit Forschern von Skoltech ein Durchbruch in der Sonnenphysik gelungen, indem sie mithilfe künstlicher Intelligenz das Magnetfeld in der oberen Sonnenatmosphäre quasi in Echtzeit simulierten. Diese Forschung, veröffentlicht in Naturastronomieist vielversprechend für die Weiterentwicklung unseres Verständnisses des Verhaltens der Sonne und ihrer Auswirkungen auf das Weltraumwetter.
Das solare Magnetfeld ist der Haupttreiber des Weltraumwetters, das kritische Infrastrukturen wie Elektrizität, Luftfahrt und unsere weltraumgestützte Technologie beschädigen kann. Die Hauptquelle schwerer Weltraumwetterereignisse sind solaraktive Regionen, also Regionen um Sonnenflecken, in denen starke Magnetfelder durch die Sonnenoberfläche entstehen. Mit den derzeitigen Beobachtungsmöglichkeiten können wir nur das Magnetfeld an der Sonnenoberfläche messen, der Energieaufbau und die Energieabgabe erfolgen jedoch weiter oben in der Sonnenatmosphäre, der Sonnenkorona.
Durch die Nutzung der Fähigkeiten physikinformierter neuronaler Netze gelang es dem Team, Beobachtungsdaten erfolgreich in das physikalisch kraftfreie Magnetfeldmodell zu integrieren und so ein umfassendes Verständnis des Zusammenhangs zwischen den beobachteten Phänomenen und der zugrunde liegenden Physik zu liefern, die die Sonnenaktivität steuert. Diese hochmoderne Methode markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Sonnenphysik und eröffnet neue Möglichkeiten für numerische Simulationen der Sonne.
Die Forscher simulierten die Entwicklung einer beobachteten solaraktiven Region und demonstrierten die Fähigkeit, kräftefreie Magnetfeldsimulationen in Echtzeit durchzuführen. Beeindruckend ist, dass dieser Prozess nur weniger als 12 Stunden Rechenzeit benötigte, um eine Beobachtungsreihe von fünf Tagen zu simulieren. Diese beispiellose Geschwindigkeit ermöglicht es Wissenschaftlern, Analysen und Vorhersagen der Sonnenaktivität in Echtzeit durchzuführen und so unsere Fähigkeit zu verbessern, Weltraumwetterereignisse vorherzusagen.
Das Team untersuchte außerdem die zeitliche Entwicklung der freien magnetischen Energie innerhalb des koronalen Volumens, die mit solaren Eruptionsereignissen auf der Sonne wie koronalen Massenauswürfen zusammenhängt – große Plasmawolken, die mit Geschwindigkeiten von 100–3.500 km/s aus der Sonnenatmosphäre ausgestoßen werden . Der Vergleich mit Beobachtungen im extremen Ultraviolett bestätigte die Robustheit und Genauigkeit der Methodik. Entscheidend ist, dass die Ergebnisse sowohl räumlich als auch zeitlich einen erheblichen Rückgang der freien magnetischen Energie zeigten, der direkt mit beobachteten Sonneneruptionen korreliert.
Robert Jarolim, der leitende Forscher, sagte: „Unser Einsatz künstlicher Intelligenz in diesem Zusammenhang stellt einen transformativen Sprung nach vorne dar. Der Einsatz von KI-Techniken für numerische Simulationen ermöglicht es uns, Beobachtungsdaten besser zu integrieren, und birgt großes Potenzial, unsere Simulationsfähigkeiten weiter auszubauen.“ “
Tatiana Podlachikova, außerordentliche Professorin bei Skoltech, sagt: „Die Rechengeschwindigkeit ist vielversprechend für die Verbesserung der Weltraumwettervorhersage und die Erweiterung unseres Wissens über das Verhalten der Sonne.“
Diese Forschung der Wissenschaftler der Universität Graz und von Skoltech stellt einen bemerkenswerten Fortschritt auf dem Gebiet der Sonnenphysik dar. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und physikinformierten neuronalen Netzen ist es ihnen gelungen, Echtzeitsimulationen des solaren koronalen Magnetfelds durchzuführen und so unsere Fähigkeit, die Sonnenaktivität zu verstehen, revolutioniert.
Mehr Informationen:
R. Jarolim et al., Untersuchung des solaren koronalen Magnetfelds mit physikinformierten neuronalen Netzen, Naturastronomie (2023). DOI: 10.1038/s41550-023-02030-9