A mesterséges intelligencia alkalmazása manapság egyre népszerűbb a nap- és plazmafizika, valamint az űridőjárás vizsgálatának területén is. A közelmúltban például kifejlesztettek egy új modellt, amelytől korábbi tudományos vizsgálatok alapján azt remélték, hogy képes szinte tökéletes részletességgel visszaadni a Nap megközelítőleg ötezer-négyszáz fokos felszínének, a fotoszféra mágneses térképét. Az MI számára bemeneti paraméterként azokat a megfigyeléseket adták meg, amelyeket a NASA SDO műhold készített a Nap körülbelül ötvenezer fokos kromoszféra légköri magasságában.

A Nap légkörének precíz felmérése fontos előrelépés lenne a plazma-asztrofizika területén, hiszen az úgynevezett szoláris mágneses aktív régiók kialakulásában igen fontos szerepet játszik központi csillagunk mágneses tere. Feltérképezésére Erdélyi Róbert, a Sheffieldi Egyetem, valamint az ELTE csillagászprofesszora, a Magyar Napfizikai Alapítvány kuratóriumi elnöke létrehozta a gyulai központú SAMNet (Solar Activity Monitor Network) nemzetközi űridőjárás-megfigyelő hálózatot. A SAMNet saját fejlesztésű, a mágneses tér mérésére alkalmas műszerei segítségével vizsgálja a Nap alsóbb légkörét a fotoszféra és a kromoszféra között. Ebben a dinamikusan változó aktív régióban keletkeznek azok a nagy energiájú flerek (fényfellobbanások) és plazmapulzusok (koronakilövellések) is, amelyek igen komoly űridőjárási zavarokat képesek okozni. Az űridőjárás a Napból eredő zavarok összefoglaló neve, amelyek a Föld körüli térségben észlelhetők. Az űridőjárásban bekövetkező komolyabb anomáliák, az űrviharok nagy mértékben károsíthatják például GPS és telekomunikációs műhold-rendszereinket, magasfeszültségű távvezetékeinkben túlfeszültséget kelthetnek,

megszakítva a folyamatos áramellátást akár kontinensnyi területeken is.

A mesterséges intelligenciával fantasztikus eredményeket lehet elérni, de mint Erdélyi Róbert elmondta, kutatásuk során bebizonyosodott, hogy a nagy energiájú napkitöréseket jellemző fizika jelenségek matematikai elemzése nélkül az MI eredményei könnyen félrevezethetnek. „A mesterséges intelligenciára nem szabad mindentudó varázsgömbként tekinteni; ha nem megfelelően használjuk, rossz következtetésekre juthatunk. A vizsgálatok során a matematikai és fizikai modellezés alapvető fontosságú” – magyarázza a professzor.

Korsós Marianna, az ELTE Csillagászati Tanszék posztdoktori kutatója, a nemzetközi kutatócsoport tagja pedig elárulta, hogy kutatásuk arra irányult, hogy ellenőrizzék a mesterséges intelligencia segítségével az űridőjárás-előrejelzés során kapott eredményeinket. Ahogy fogalmaz, "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.”

Jiajia Liu (Sheffield és Queen’s Belfast Egyetem), Yimin Wang (Sheffield Egyetem), Xin Huang (Kínai Tudományos Akadémia), Korsós Marianna (ELTE és Aberystwyth Egyetem), Ye Jiang (Sheffield Egyetem), Yuming Wang (Kinai Tudományos és Műszaki Egyetem ) és Erdélyi Róbert 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 – ismerteti megfigyeléseiket Jiajia Liu és Yimin Wang. Hozzátették: a mesterséges intelligencia egyelőre nem képes megfelelő módon visszaadni a teljes előjel nélküli naplégköri mágneses fluxus értékeket, illetve más további fontos fizikai paramétereket, mint például a netto mágneses fluxus értéke vagy a mágneses teret elválasztó semleges vonalak számát, amelyek alapvető fontosságú paramétereknek számítanak az űridőjárás-előrejelzés terén. A kutatók eredményét 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.

„Az MI gyorsan fejlődő tudományág, amely valóban széles körben alkalmazható, és egyre gyakoribbá válik hétköznapjainkban. A felhasználóknak azonban tisztában kell lenniük a korlátaival is, különösen a tudományban való alkalmazhatóság tekintetében – figyelmeztet Erdélyi Róbert, aki szerint az alapvető matematikai és fizikai modellek hiányában az MI sokszor hibás modelleket, illetve adatokat generál, még akkor is, ha a legfejlettebb mesterséges intelligenciát vagy gépi tanulási technikákat alkalmaznak.

További cikkek a témában:

Rasszizmusnak nézheti a fekete-fehér sakkbábukról szóló kommenteket a mesterséges intelligencia A YouTube 2020 júniusában egy napra letiltotta egy sakkcsatorna fiókját, de magyarázatot nem adtak a történtekre. Most kiderült, nem kizárt, hogy a fekete, fehér, támadás vagy ütés szavakat értelmezte félre a túlbuzgó algoritmus.

Rádiószkennerrel azonosítja érzelmeinket egy mesterséges intelligencia Ha például rossz a hangulatunk vagy idegeskedünk, az okostelefonunk  okoshangszórónkkal karöltve talán kedélyjavító, vagy esetleg megnyugtató zenét játszhat nekünk.

Fény derülhetett a Nap sötét titkára, végig itt volt az orrunk előtt Általában kétdimenziósként gondolkodunk az anyagok felületéről, de kétdimenziós felületek gyakorlatilag nem léteznek a természetben, és ha ekkora tévedésre építjük a fizikai vagy matematikai modelljeinket, a hibás alapvetés eszkalálódhat, és ez még komolyabb tévedésekhez vezethet.

(Fotó: Getty Images Hungary)