Погода
Ученые Института солнечно-земной физики СО РАН выиграли конкурс Российского научного фонда по проведению фундаментальных и поисковых исследований отдельными научными группами. Проект «Физически подкрепленные модели машинного обучения для среднесрочного прогноза солнечной и геомагнитной активности и оценки их влияния на состояние ионосферы Земли» рассчитан на 2026 – 2028 годы, на его реализацию из бюджета фонда будет направлено 7 млн рублей ежегодно. Работать над проектом будут 10 ученых института, в том числе аспиранты, магистранты и студенты ИСЗФ СО РАН и ИГУ.
Как рассказал руководитель проекта, заместитель директора по научно-исследовательской работе, доктор физико-математических наук Юрий Ясюкевич, в результате исследования будет повышена автономность, точность и надежность системы прогнозирования космической погоды, укрепляющая технологический суверенитет России.
- Уязвимость современной технологической инфраструктуры – от спутниковых навигационных систем до энергосетей, авиации и радиосвязи – к воздействию космической погоды растет. Солнечная и геомагнитная активность вызывают значительные возмущения в ионосфере Земли, что влияет на работу этих критически важных сервисов. Поэтому возрастает потребность в точных среднесрочных прогнозах (до 27 суток) космической погоды, составление которых остается серьезным вызовом даже для ведущих мировых центров, – отметил Юрий Ясюкевич. – Почти все прогнозы, имеющиеся сегодня, выполняются на основании данных, полученных спутниками NASA, и на разработанных NASA моделях.
Иркутские ученые в рамках проекта разработают гибридную, физически обоснованную систему прогнозирования ключевых параметров космической погоды (солнечного ветра и геомагнитных индексов), которая объединит современные методы машинного обучения и физические модели солнечно-земных связей. В планах исследователей построить сквозную цепочку моделей – от наблюдений Солнца, включая данные Сибирского радиогелиографа, до прогноза состояния ионосферы и геомагнитной активности. Отклик ионосферы будет служить независимым подтверждением полученных в рамках проекта оценок геоэффективных параметров космической погоды.
По словам одного из основных исполнителей проекта Сергея Анфиногентова, гибридный подход значительно отличается от того, как работает большинство моделей прогноза состояния ближнего космоса, основанных на нейронных сетях:
– Обычно «искусственный интеллект» (как часто называют класс моделей, связанных с нейронными сетями) работает по принципу «черного ящика»: логика работы автоматически определяется из данных на этапе обучения и часто остается неясной даже автору модели. Наш поход несколько отличается: физические законы, действующие в системе Солнце – Земля, будут заложены в каждую модель изначально. Иными словами, мы будем не просто обучать модели прогнозировать состояние околоземного космоса, но и сделаем этот прогноз физически обоснованным.
- Все компоненты будут интегрированы в единую программную инфраструктуру с открытым API и регулярным оперативным прогнозом через веб-платформу, – подчеркнул Юрий Ясюкевич. – Задачи проекта самые серьезные, но мы уверены, что они достижимы, для этого у нас есть все необходимое: многолетний научный задел, собственная наземная экспериментальная база и вычислительная инфраструктура, доступ к архивам гелиогеофизических данных и опыт участия в отечественных и международных проектах.
