Российские ученые нарушили монополию NASA на прогнозы космической погоды
Проект ученых Института солнечно-земной физики по прогнозированию космической погоды с помощью физически подкрепленных моделей машинного обучения стал одним из победителей конкурса Российского научного фонда (РНФ). Проект рассчитан на 2026-2028 годы, на его реализацию будет направлено семь миллионов рублей ежегодно.
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. Исследователи планируют построить сквозную цепочку моделей - от наблюдений Солнца до прогноза состояния ионосферы и геомагнитной активности.
По словам одного из исполнителей проекта Сергея Анфиногентова, гибридный подход значительно отличается от того, как работает большинство моделей прогноза состояния ближнего космоса, основанных на нейросетях: "Обычно искусственный интеллект (как часто называют класс моделей, связанных с нейронными сетями) функционирует 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".