Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

SOFIA: Intelligent analysis of solar activity for space weather forecasting

Opis projektu

Uczenie maszynowe poprawi dokładność prognoz aktywności słonecznej

Pogoda kosmiczna to zmiany w środowisku bliskim Ziemi spowodowane przez Słońce, które mogą zakłócać działanie satelitów, systemów nawigacyjnych, lotnictwa i sieci energetycznych. Dokładne prognozy mają kluczowe znaczenie dla ochrony infrastruktury, jednak obecne metody często okazują się niewystarczające. Zespół projektu SOFIA, realizowanego przy wsparciu z działań „Maria Skłodowska-Curie”, dąży do poprawy prognoz aktywności słonecznej dzięki zastosowaniu zaawansowanych metod uczenia maszynowego, w szczególności wariacyjnych autoenkoderów (VAE). Modele te będą tworzyć ustrukturyzowane reprezentacje aktywnych regionów słonecznych na podstawie danych z Obserwatorium Dynamiki Słońca (ang. Solar Dynamics Observatory) NASA, łącząc cechy magnetyczne z erupcjami słonecznymi. Ponadto modele sekwencyjne poprawią interpretowalność i umożliwią śledzenie zmian w czasie. Badacze dokonają ponadto analizy obserwacji całej tarczy Słońca, aby móc uwzględnić czynniki lokalne i globalne wpływające na zmienność słoneczną.

Cel

Space weather describes variable conditions in the near-Earth environment that can disrupt satellites, navigation and communication systems, aviation, and power grids, with cascading consequences for modern technologically-dependent society. The Sun is the primary driver of these disturbances, releasing bursts of radiation, energetic particles, and plasma through solar flares and coronal mass ejections. Reliable forecasts of such events are therefore critical to strengthen early-warning systems and safeguard European infrastructure, yet current approaches lack consistent parameters that capture how solar activity emerges and evolves across scales. This project integrates advanced machine learning methods to improve the description and prediction of solar activity. A central innovation is the extensive use of Variational Autoencoders (VAEs) for explainable ML-based parametrization of complex solar processes. First, VAEs will generate structured latent representations of solar active regions from multi-wavelength observations provided by NASA’s Solar Dynamics Observatory, delivering physically meaningful parameters that link magnetic morphology to the occurrence of eruptions. Weakly supervised and sequential models will then enhance interpretability and capture temporal evolution, while extensions to full-disk solar observations will integrate local and global drivers of solar variability. Finally, these data-driven representations will be coupled with geophysical models of the near-Earth environment, connecting solar drivers to response in interplanetary space and Earth’s atmosphere. By uniting physics-based and data-driven approaches, this work will lay the foundation for more accurate, reliable, and actionable space weather forecasts, strengthening resilience against solar-driven hazards.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

GFZ HELMHOLTZ-ZENTRUM FUR GEOFORSCHUNG
Wkład UE netto
€ 202 125,12
Koszt całkowity
Brak danych