KI gegen Sonnenstürme: Nasa startet Surya

Ein digitales Frühwarnsystem soll gefährliche Sonnenausbrüche zwei Stunden vorher erkennen. Wie funktioniert das Modell wirklich?

gpt-image-1 | All-AI.de

Wenn geladene Teilchen aus der Sonne auf die Erde treffen, kann das empfindliche Technik stören oder sogar ganze Satelliten lahmlegen. Um besser vorbereitet zu sein, haben Nasa und IBM jetzt ein KI-Modell veröffentlicht, das Sonnenstürme vorhersagen soll – und zwar bis zu zwei Stunden im Voraus. Das System heißt „Surya“, basiert auf offenen Daten und verspricht eine deutlich genauere Einschätzung solarer Aktivitäten als bisherige Modelle.

Frühwarnsystem für das Weltall

Sonnenstürme entstehen, wenn die Sonne große Mengen Energie ins All schleudert. Diese Eruptionen beeinflussen Funkverbindungen, Navigationssysteme und gefährden Astronauten durch erhöhte Strahlung. Ein Vorwarnsystem hilft, kritische Systeme rechtzeitig zu schützen. Genau da setzt Surya an: Das Modell nutzt über zehn Jahre Bilddaten des Solar Dynamics Observatory, also Millionen Aufnahmen in verschiedenen Wellenlängen, um Muster zu erkennen, die auf bevorstehende Ausbrüche hindeuten.

Dabei geht es nicht nur um die reine Vorhersage, sondern auch um das bessere Verständnis solarer Vorgänge. Surya lernt direkt aus Rohbildern, ohne dass Menschen zuvor Regeln festgelegt haben. Der Algorithmus entdeckt selbst, welche Strukturen instabil wirken oder in welchen Regionen bald Aktivität droht. So konnten in Tests schon mehrere Eruptionen erfolgreich und mit Vorlauf erkannt werden – mit Angaben zu Ort, Form und Stärke.

Training mit 250 Terabyte Sonnenphysik

Das Besondere an Surya: Es handelt sich um ein sogenanntes Foundation Model – also ein Grundmodell, das für viele Anwendungen offen bleibt. Vergleichbar mit Sprachmodellen wie ChatGPT analysiert es nicht nur konkrete Ereignisse, sondern bildet größere Zusammenhänge ab. Dadurch lassen sich auch eher subtile, sich langsam aufbauende Prozesse erkennen. Wer genau hinschaut, sieht im Datenmaterial etwa auch, dass die Sonne am Äquator schneller rotiert als an den Polen – ein physikalischer Effekt, den die KI ebenfalls aus den Daten extrahieren konnte.

Das Modell wurde mit rund 250 Terabyte an Solardaten trainiert und als Open Source auf Plattformen wie Hugging Face veröffentlicht. Damit können auch andere Forschungsgruppen es nutzen oder anpassen. Erste Praxistests laufen bereits – etwa für den Schutz von Satelliten, für Polarflug-Routen oder zur Abschätzung von Risiken für Stromnetze. Die größte Stärke von Surya dürfte dabei nicht allein in der höheren Trefferquote liegen, sondern in der Fähigkeit, bisher übersehene Muster sichtbar zu machen.

Zukunft mit Weitblick

Surya ist kein fertiges Produkt, sondern eher ein Werkzeugkasten. Je mehr Daten hinzukommen, desto besser wird das Modell. Auch eine Kombination mit bestehenden physikalischen Modellen ist vorgesehen. Forscher hoffen zudem, über die Sonne hinaus zu lernen: Was man an unserem Stern erkennt, hilft womöglich, auch andere Sterne besser zu verstehen. Die Sonne wird damit zum Labor – und Surya zum digitalen Zwilling, der uns hilft, ihre Vorgänge etwas besser zu durchschauen.

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