samedi 10-12-2024, 22:54 WIB
Journaliste:
Annisa Amalia Zahro|
Éditeur:
Khomsurijal W
Utilisation de l’IA pour prédire l’activité solaire.-screenshot-
JAKARTA, DISWAY.ID– Tiar Dani, chercheur expert associé au Centre de recherche spatiale BRIN, a révélé les secrets du soleil en utilisant l’intelligence artificielle (IA).
Où, il a découvert la dynamique de l’activité solaire et a prédit son impact sur la Terre, des bouffées de chaleur aux éjections de masse coronale qui pourraient affecter la technologie sur Terre.
Pour information, la météo dans l’espace peut avoir un impact sur les interférences des satellites, les communications radio, les réseaux électriques, les réseaux d’oléoducs, les interférences GPS, et même les interférences des communications radio sur terre.
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Il est donc très important de connaître l’activité solaire pour atténuer ses impacts sur la Terre.
« Parce que si nous ne pouvons pas prévoir, il y aura des pertes économiques », a expliqué Dani lors d’une conférence de presse en ligne, le 4 octobre 2024.
Il a expliqué que l’utilisation de l’IA a été réalisée à l’aide de paramètres ou de caractéristiques issus des données sur les taches solaires des 3 derniers jours.
“L’utilisation de l’IA est réalisée à l’aide de paramètres ou de caractéristiques des données de taches solaires des 3 derniers jours pour prédire les classes d’éruptions cutanées en utilisant la méthode de forêt aléatoire qui est un apprentissage automatique classique”, a-t-il expliqué.
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond (IA) peuvent détecter des modèles et prédire l’activité solaire avec un niveau de précision et de rapidité sans précédent.
Ensuite, l’ensemble de données est saisi dans plusieurs arbres ou arbres de décision qui produiront des prévisions pour produire des prévisions d’éruption solaire.
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Cet ensemble de données est généralement obtenu à partir d’un grand nombre de satellites observant le soleil.
Le modèle de prévision des éruptions solaires nécessite des données sur les taches solaires, notamment leur emplacement, leur superficie, leur nombre et leur champ magnétique.
Ces données sont entrées dans un algorithme et entraînées pour pouvoir prédire les dernières données avec un certain niveau de précision.
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