Az MI használata manapság egyre jobban hódít a nap- és plazmafizika, valamint az űridőjárás vizsgálatának területén. Nemrégiben új modellt fejlesztettek ki, amelytől korábbi tudományos vizsgálatok alapján azt remélték, hogy képes szinte tökéletes részletességgel visszaadni a Nap kb. 5400 fokos felszínének, a fotoszférának a mágneses térképét. Az MI számára bemeneti paraméterként azokat a megfigyeléseket adták meg, amelyeket a NASA SDO műhold készített a Nap kb. 50.000 fokos kromoszféra légköri magasságában.
A Nap légkörének precíz felmérése fontos előrelépés lenne a plazma-asztrofizika területén, hiszen az ún. szoláris mágneses aktív régiók kialakulásában központi csillagunk mágneses tere játszik igen fontos szerepet. Feltérképezésére Erdélyi Róbert, a Sheffieldi Egyetem, illetve 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 meg 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" - mondta a professzor.
"A kutatás arra irányult, hogy ellenőrizzük a mesterséges intelligencia segítségével az űridőjárás-előrejelzés során kapott eredményeinket" - tette hozzá Korsós Marianna, az ELTE Csillagászati Tanszék posztdoktori kutatója, a nemzetközi kutatócsoport tagja. "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" - magyarázta Jiajia Liu és Yimin Wang. "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 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.
"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" - figyelmeztetett Erdélyi Róbert. "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 alkalmazzuk."
A kutatás az ELTE-n a Felsőoktatási Intézményi Kiválósági Program asztro- és részecskefizikai tématerületének keretében és támogatásában zajlott. Az áttörőnek számító eredményről a kutatók a tekintélyes Nature Astronomy folyóiratban számoltak be.
