Frühwarnung durch Künstliche Intelligenz
Das Weltraumwetter, das vor allem durch Sonnenstürme verursacht wird, kann technische Systeme auf der Erde beeinträchtigen. Neben den farbenprächtigen Polarlichtern können geladene Teilchen Kommunikationssatelliten, Navigationssysteme und Stromnetze stören. Die Vorhersage solcher Ereignisse war bislang schwierig, weil die frühen Signale oft zu schwach sind, um mit herkömmlichen Methoden erfasst zu werden.
Forscher haben ein KI‑Modell trainiert, das Muster in Aufnahmen der Sonne erkennt, die auf einen bevorstehenden Ausbruch hinweisen. Das System analysiert hochauflösende Bilder und Magnetfeldmessungen, die von Weltraumobservatorien wie der SDO geliefert werden. Dabei werden subtile Veränderungen in der koronaren Struktur und im Fluss von Plasma identifiziert, die gewöhnlich erst Stunden später sichtbar werden.
Durch diese Methode konnte die KI Anzeichen von Sonnenstürmen durchschnittlich etwa neun Stunden vor deren Eintritt erkennen. Dieser zeitliche Vorsprung gibt Betreibern von Satelliten und Bodenstationen die Möglichkeit, Schutzmaßnahmen zu ergreifen, etwa indem sie empfindliche Instrumente abschalten oder Umlaufbahnen anpassen.
Die Wissenschaftler betonen, dass das Modell noch weiter getestet werden muss, bevor es in den operativen Wetterdienst integriert werden kann. Dennoch zeigen erste Ergebnisse, dass maschinelles Lernen ein wertvolles Werkzeug zur Verbesserung der Weltraumwettervorhersage sein könnte.