فريق صيني يطور طريقة ذكاء اصطناعي جديدة لتنبؤات دقيقة بالإلكترونات الطائرة في طبقة الأيونوسفير

علماء من مختبر الشمس والطقس الفضائي الوطني التابع للصين، طوّروا تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتنبؤات دقيقة بظاهرة اضطراب الغلاف الكهربائي، والتي تعرف بـ "الوميض الكهروضوئي". هذه الظاهرة تنتج عن عدم انتظام الغلاف الكهربائي وتؤدي إلى تذبذبات في الإشارات اللاسلكية، مما يجعل من الصعب على أجهزة استقبال الأقمار الصناعية تحديد الإشارات بدقة، وقد تمنعها من استقبال الإشارة تمامًا. هذا التأثير السلبي يقلل بشكل كبير من دقة واستقرار أنظمة الملاحة والاتصالات. تطوير نموذج تنبؤ دقيق وموثوق بظاهرة الوميض الكهروضوئي يعد أمرًا حاسمًا لتحسين موثوقية الأنظمة الأرضية والفضائية التي تعتمد على الإشارات اللاسلكية. في دراسة حديثة، وضع فريق بقيادة الباحث لو بينغ شيان استراتيجية جديدة لإعادة بناء البيانات المرصودة، والتي تمكن النموذج من معالجة البيانات بطريقة أكثر أناقة وكفاءة، بالإضافة إلى استخلاص المعلومات المباشرة من نقاط الرصد ذات أعلى وضوح. النموذج المقترح يستخدم تقنية فريدة لتفكيك مؤشر الوميض S4 إلى حقل خلفي وحقل مزعج، مما يساعد في فهم أفضل للظاهرة. كما تم تصميم مولد شبك ديناميكي لربط البيانات المرصودة بشبكة ديناميكية، واستخدام كودر لجمع المعلومات المسبقة، ووحدة تنبؤ تأخير للتعبير عن تأخير تأثير الإشعاع الشمسي والاضطرابات الجيوكيميائية على الوميض الكهروضوئي. عبر سلسلة من الاختبارات والتقييمات، بما في ذلك تجارب التحقق من الصحة وتجارب الإزالة، أثبت الفريق أن نموذجهم المقترح يتفوق في التنبؤ بظاهرة الوميض الكهروضوئي، ويمكنه تقديم توقعات دقيقة قبل ساعة من حدوث الظاهرة في المناطق ذات العرض الجغرافي المنخفض. هذا النجاح يعود جزئيًا إلى مرونة الإطار الزمني والمكاني الديناميكي واستعداده للتوسع مع إدخال متغيرات خارجية جديدة. هذه الدراسة تعتبر خطوة مهمة نحو تحقيق تقدم في مجال الطقس الفضائي وتطبيقاته، حيث يمكن أن تقدم نموذجهم كمرجعية لتطوير نماذج مماثلة لظواهر الطقس الفضائي الأخرى التي تتطلب فهمًا دقيقًا لنظم ديناميكية معقدة. وقد تم تمويل البحث من خلال برنامج المشاريع التكنولوجية الاستراتيجية التابع لأكاديمية العلوم الصينية. أشارت آراء المراجعين إلى أن الورقة "مبنية بشكل جيد وأن الأسلوب المستخدم علميًا متين". وأن "النتائج تساهم بشكل كبير في أبحاث الغلاف الكهربائي وتطبيقات الطقس الفضائي". تم نشر الدراسة في مجلة Space Weather الدولية، وكان الباحث الرئيسي هو طالب الماجستير غاو زشيكسو، فيما كانت الباحثة تشين يانهونغ هي المؤلفة المراسلة. رابط المقالة: Gao, Z., Chen, Y., Ao, X., Yue, F., Chen, H., Deng, H., ... & Yuan, T. (2025). ISNet: Decomposed dynamic spatio‐temporal neural network for ionospheric scintillation forecasts. Space Weather, 23(6), e2024SW004239. https://doi.org/10.1029/2024SW004239