Žybsniai kyla Saulės vainike, kur susisukusios magnetinio lauko linijos, pakilusios nuo mūsų žvaigždės paviršiaus, persijungia ir išlaisvina energiją. Ta energija įkaitina plazmą ir išmeta burbulus lauk, arba yra tiesiai išspinduliuojama energingų fotonų pavidalu.
Išmatuoti magnetinio lauko konfigūraciją bei stiprumą dažniausiai galime tik Saulės fotosferoje – ant žvaigždės paviršiaus, tūkstančius ir daugiau kilometrų žemiau, nei generuojami žybsniai. Naujame tyrime pasiūlytas būdas, kaip panaudojant turimus stebėjimų duomenis patikimai prognozuoti Saulės magnetinio lauko savybes.
Metodas paremtas dirbtinio intelekto sistema – neuroniniu tinklu, kuriuo apjungiami stebėjimų duomenys ir idealizuotas fizikinis modelis. Modelyje daroma prielaida, kad magnetinio lauko slėgis daug aukštesnis, nei plazmos šiluminis slėgis, todėl plazma juda veikiama vien magnetinių jėgų.
Reali Saulės vainiko plazma yra sudėtingesnė, bet sumodeliuoti joje vykstančius procesus trunka labai ilgai – daug ilgiau, nei patys procesai užtrunka. Neuroninis tinklas šią problemą išsprendžia: surasdamas geriausią interpoliaciją tarp stebėjimų duomenų ir modelio rezultatų, jis pateikia realistiškas prognozes ir daro tą greitai.
Štai vieno aktyvaus regiono (Saulės dėmių grupės ir aplinkos) penkių parų evoliucijos modeliavimas užtruko mažiau nei 12 valandų. Vienas iš tinklo duodamų rezultatų yra magnetinio lauko energijos kitimas: ji paprastai mažėja laikui bėgant, o apskaičiuotas pokytis – tiek laike, tiek erdvėje – gerai dera su energija, reikalinga sukelti stebimiems žybsniams.
Rezultatai atitinka ir ekstremalių ultravioletinių spindulių duomenis – tad galima teigti, jog šis palyginus paprastas metodas leidžia patikimai prognozuoti Saulės magnetinio lauko vystymąsi, bent jau keleto dienų laikotarpiu.
Metodą bus galima taikyti prognozuojant kosmoso orus ir taip saugant kosminius prietaisus bei astronautus.
Tyrimo rezultatai publikuojami žurnale „Nature Astronomy“.
