NASA AI 모델, 태양 활동 영역 조기 예측 성공

• NASA 연구진이 태양의 활동 영역이 표면에 나타나기 최대 12시간 전에 이를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발함.
• 이 모델은 태양 내부에서 발생하는 음향파 변화와 자기장 변동을 분석하는 '슬라이딩 윈도우 트랜스포머' 아키텍처를 활용함.
• 이번 성과는 우주비행사, 위성, 통신망 등을 태양 플레어 및 코로나 질량 방출로부터 보호하기 위한 조기 경보 체계로 활용될 전망임.

기술적 접근 방식

• NASA COFFIES(태양 내부 및 외부의 자기장과 흐름의 결과) 연구 센터 소속으로 NJIT, 프린스턴 대학교, NASA 에임스 연구 센터가 공동 연구를 진행함.
• 자기 구조가 표면으로 떠오를 때 발생하는 미세한 음향파 변화를 감지함. 이는 매우 시끄러운 오케스트라 속에서 특정 리듬의 변화를 찾아내는 것과 유사함.
• 이전의 딥러닝 방식과 달리, 고정된 '보기 창'을 긴 시간선에 걸쳐 이동시키며 최신 데이터에 집중함과 동시에 전체 패턴을 기억하는 방식을 채택함.

우주 기상 예보의 변화

• 현재 NOAA와 미국 공군이 사용하는 예보 시스템은 이미 표면에 드러난 흑점을 추적하는 방식에 의존함.
• 이번 모델은 아르테미스 계획 및 향후 화성 유인 탐사 시 우주비행사와 장비의 안전을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됨.
• 현재 실시간 예보를 위한 운영 단계는 아니며, 추가적인 태양 현상 검증을 통해 모델을 정밀화할 계획임.

협력 체계

• COFFIES 팀은 NASA의 달-화성 우주 기상 분석실(M2M SWAO) 및 우주 기상 예측 센터와 협력하여 연구 성과를 실질적인 관측 도구로 전환하는 과정을 진행 중임.