Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Theo một bài báo mới, một mô hình máy tính học máy mới dự đoán chính xác các cơn bão bức xạ gây ra bởi vành đai Van Allen hai ngày trước cơn bão, thông báo tiên tiến nhất cho đến nay.
Một mô hình máy tính học máy mới dự đoán chính xác các cơn bão bức xạ gây ra bởi vành đai Van Allen hai ngày trước cơn bão, thông báo tiên tiến nhất cho đến nay, theo một bài báo mới trên tạp chí Space Weather .
“Các cơn bão phóng xạ từ vành đai Van Allen có thể làm hỏng hoặc thậm chí đánh bật các vệ tinh quay quanh các độ cao trung bình và cao trên Trái đất nhưng dự đoán những cơn bão này luôn là một thách thức”, Yue Chen (điều tra viên của dự án do NASA và NOAA đồng tài trợ) một nhà khoa học vũ trụ tại Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos cho biết. Cho rằng Van Allen Probes, nơi cung cấp dữ liệu quan trọng về thời tiết không gian gần đây đã bị quỹ đạo của chúng tôi không còn đo đạc trực tiếp về những gì xảy ra trong vành đai bức xạ điện tử bên ngoài. Mô hình mới của chúng tôi sử dụng các bộ dữ liệu hiện có để ‘tìm hiểu’ các mẫu và dự đoán các cơn bão trong tương lai để các nhà khai thác vệ tinh có thể thực hiện các biện pháp bảo vệ, bao gồm tạm thời đóng cửa một phần hoặc thậm chí toàn bộ vệ tinh để tránh thiệt hại. “
Mô hình dự đoán này cho các electron megaelectron-volt (MeV) bên trong vành đai Van Allen bên ngoài Trái đất được xây dựng trên một mô hình trước đó dự đoán thành công các cơn bão bức xạ trước một ngày. Mô hình mới này được gọi là PreMevE 2.0, cải thiện dự báo bằng cách kết hợp tốc độ gió mặt trời ngược dòng. Nó dự đoán các sự kiện trong tương lai bằng cách đào tạo các bộ dữ liệu hiện có từ các vệ tinh của NOAA và Los Alamos để tìm hiểu các mẫu hành vi điện tử quan trọng.
“Với kỳ vọng rằng các mô hình tương tự có thể tự tiết lộ trong tương lai, mô hình của chúng tôi có khả năng đưa ra dự đoán bằng cách nắm bắt một số chữ ký quan trọng như tiền thân của những sự kiện trong tương lai”, Youzuo Lin, một nhà khoa học tính toán tại Los Alamos, người đã phát triển cỗ máy- học thuật toán cho mô hình.
“Bằng cách thử nghiệm mô hình với nhiều thuật toán học máy, công trình này xác nhận khả năng dự đoán của các điện tử MeV, cũng như sự mạnh mẽ của việc sử dụng các quan sát electron quỹ đạo trái đất thấp để đưa ra dự đoán. Ngoài ra, khung được thiết lập trong công việc này cho phép chúng tôi dễ dàng bao gồm nhiều tham số đầu vào hơn để dự đoán các electron năng lượng hơn trong bước tiếp theo.”
Khung máy học được phát triển cho PreMevE 2.0 cũng có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng rộng lớn sử dụng các phép đo liên quan đến thời gian, chẳng hạn như chụp các mô hình động đất trong một khối lượng lớn dữ liệu chuỗi thời gian địa chấn cho phép phát hiện các trận động đất nhỏ ra khỏi môi trường ồn ào.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Phòng thí nghiệm quốc gia DOE / Los Alamos . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :