A tökéletes bizonyosságot úgy kell érteni, hogy ez az esemény be fog következni. A múltban is volt rá példa: a Carrington-esemény, amelyet Richard Carrington csillagász jegyzett fel, egy óriási napvihar volt, amely 1859. szeptember 1-jén világszerte látható sarki fényt okozott, és kiütötte a korabeli távírórendszert. Hasonló erejű napkitörés 2012 júliusában történt utoljára, és csak pár napon múlt, hogy nem találta el a Földet.

Az űridőjárás figyelése tehát kiemelt jelentőségű lehet, ezért e téren bevetik a legmodernebb technikát és a mesterséges intelligenciát. Nemrégiben jelent meg egy új modell, amelytől korábbi tudományos vizsgálatok alapján azt remélték, hogy képes lesz szinte tökéletes részletességgel visszaadni a Nap kb. 5400 fokos felszínének, a fotoszférának a mágneses térképét.

Merre visz az autópálya?

Erdélyi Róbert, a Sheffieldi Egyetem, illetve az ELTE csillagászprofesszora és az ő nemzetközi kutatócsoportja, köztük fiatal kutatóként a Nők a Tudományért díjat elnyerő dr. Korsós Marianna a területen áttörésnek számító eredményről számolt be a tekintélyes, Nature Astronomy című folyóiratban: feltérképezték a mesterséges intelligencia (MI) alkalmazhatóságának határait a Nap mágneses terének előrejelzésében. A szakember szerint 

a matematikai és fizikai modellezés pedig alapvető fontosságú. A kutatás az ELTE-n a Felsőoktatási Intézményi Kiválósági Program asztro- és részecskefizikai tématerületének keretében és támogatásában zajlott.

Vigyázni kell a tudományos módszerek alkalmazásával. Ebben az esetben a fő probléma az, hogy sokan úgy alkalmazták az MI-t, hogy a kapott eredmény »jól nézett ki«, de közben arra nem fordított senki figyelmet, hogy az űridőjárást erősen meghatározó mágneses térnek iránya is van. Az irányt viszont nem lehet meghatározni a jelenlegi módszerekkel. Képletesen szólva: nem mindegy, hogy az autópályán a forgalommal szemben vagy vele egy irányban javaslom az anyósnak, hogy hajtson föl, amikor ebédre jönne vasárnap. A megbecsült érkezés időpontja totálisan különböző lenne a két esetben 

– magyarázza Erdélyi Róbert.

A kutatás arra irányult, hogy ellenőrizzük a mesterséges intelligencia segítségével az űridőjárás-előrejelzés során kapott eredményeinket. Izgalmas és gyorsan fejlődő interdiszciplináris területről van szó, amelynek eredményeit azonban fenntartásokkal kell kezelni. Nagyon büszke vagyok, hogy fiatal kutatóként részese lehettem ennek a kiváló nemzetközi együttműködésnek, rengeteget tanultam arról, milyen mértékben lehet felhasználni az új technikát

– mutatott rá Korsós Marianna, az ELTE Csillagászati Tanszék posztdoktori kutatója, a nemzetközi kutatócsoport tagja az ELTE közleményében.

Jiajia Liu (Sheffieldi és Queen’s Belfast Egyetem), Yimin Wang (Sheffieldi Egyetem), Xin Huang (Kínai Tudományos Akadémia), Korsós Marianna (ELTE és Aberystwyth Egyetem), Ye Jiang (Sheffieldi Egyetem), Yuming Wang (Kínai Tudományos és Műszaki Egyetem) és Erdélyi Róbert az innovációk bevezetése után bebizonyították, hogy a korábbi tudományos elképzelésekkel szemben kritikával és roppant óvatosan szabad csak felhasználni az MI-modell adatait a napfelszíni mágneses tér szerkezetének előrejelzésére.

Azt vettük észre, hogy a korábban tökéletesnek hitt MI-modell sokkal rosszabbul teljesít a vártnál. A mesterséges intelligencia egyelőre nem képes megfelelő módon visszaadni a teljes előjel nélküli, naplégköri mágnesesfluxus-értékeket, illetve más, további fontos fizikai paramétereket, mint például a nettó mágneses fluxus értékét vagy a mágneses teret elválasztó semleges vonalak számát, amelyek alapvető fontosságú paramétereknek számítanak az űridőjárás-előrejelzés terén 

– magyarázza Jiajia Liu és Yimin Wang.

A kutatók hozzátették: eredményüket a jelenleg ismert fizikai modellek is alátámasztják, hiszen a magnetohidrodinamika elmélete kimondja, hogy a kromoszféráról és a koronáról készült megfigyelések nem nyújtanak elegendő információt a részletes fotoszférikus mágneses térszerkezetekről.

Tényleg komoly csapást jelent

A professzor szerint ha a globális Covid–19-járvány rizikófaktora egy, akkor az űrviharoké körülbelül nyolcvan.

Ez egy becslés csupán, tehát nem árt óvatosan kezelni. Egy komolyabb űrvihar körülbelül 2,5-2,7 ezer milliárd dollár gazdasági kárt tud okozni becslések szerint. A Covid–19 azért szerencsére ennek még a közelében sincs, és remélhetőleg nem is lesz – bár egyesek hasonló nagyságú kárt jósoltak. És akkor az emberélet-veszteségről meg nem is beszéltünk. Ha például a Covid–19 el is éri a 100 milliós határt (reméljük, nem fogja), addig egy – a Carrington-eseményhez hasonló – űrvihar több milliárd emberéletbe is kerülhet

– mutatott rá.

Az Index kérdésére, hogy milyen távon látjuk előre az ilyen eseményeket, a professzor elmondta:

Jelenleg körülbelül 6 óra pontosággal a nagy többség erre képes. Pont kollegám, dr. Korsós kutatásai lendítették előre az ügyet azzal, hogy kidolgozott egy piacvezető módszert – a neve: WG_M-módszer –, amivel akár 18-20 órával vagy akár még jobban előre tudunk jelezni. Azért ez igen szép eredmény. A módszer a NASA weboldalán dokumentálhatóan 80 százalékkal jobban teljesít, mint az összes többi módszer együtt. 

A cikkben említett módszer alkalmazásához alapítottuk meg a SAMNet (Solar Activity Monitor Network) nemzetközi hálózatot. Több észlelőállomás is épül világszerte, a legelőrehaladottabb Gyulán van (ez a Gyula Solar Observatory – GSO). Ide áprilisban vinnénk a robottávcsövet, amivel a szükséges méréseket el lehet végezni a földről, azaz nem kell csilliódolláros költséggel az űrbe menni. Mindezt csupán százmillió forintból hoztuk létre, ami semmi egy műhold 300 millió dolláros költségéhez képest. 

A Magyar Napfizikai Alapítvány által üzemeltetett Gyulai Bay Zoltán Napfizikai Obszervatórium a SAMNet-rendszer része, amely saját fejlesztésű, a mágneses tér mérésére alkalmas műszerei segítségével vizsgálja meg a Nap alsóbb légkörét a fotoszféra és a kromoszféra között. Ebben a dinamikusan változó, aktív régióban keletkeznek azok a nagy energiájú fellobbanások és koronakilövellések is, amelyek komoly űridőjárási zavarokat képesek okozni.