Нова студија покажува дека машинското учење може да им помогне на научниците да ги толкуваат акустичните бранови во Сонцето и да добијат појасна слика за процесите во неговата внатрешност. Истражувањето, објавено во списанието Solar Physics, се потпира на три децении податоци за таканаречените p-модови, звучни осцилации што се движат низ сончевата внатрешност и се враќаат на површината.
Овие бранови им овозможуваат на хелиосеизмолозите да ја „прочитаат“ структурата на Сонцето на сличен начин како што сеизмичките бранови им помагаат на геофизичарите да ја проучуваат внатрешноста на Земјата. Нивната фреквенција се менува со 11-годишниот сончев циклус, па затоа претставуваат важен показател за тоа како се менува магнетната активност на ѕвездата.
Тимот предводен од д-р Рекха Џејн покажал дека моделот со вештачка интелигенција може да ги распознава овие промени и да предвиди кога p-модовите ќе влезат во помирна фаза од тековниот сончев циклус. Според авторите, таквото предвидување може да послужи како дополнителен, независен индикатор за приближување на периоди со повисока сончева активност.
Значењето на ваквите анализи е практично: избувнувањата, сончевите блесоци и исфрлањата на коронална маса можат да влијаат врз сателитите, електричните мрежи и комуникациските системи на Земјата. Новиот пристап ја зајакнува улогата на хелиосеизмологијата во истражувањето на вселенското време и во обидите подобро да се предвидат последиците од сончевата активност.
