Amazon Web Services、NASAの太陽嵐対策にAIを活用
アラン・ボイル著
もしいつか太陽が人工衛星を破壊するほどの放射線を放出したら、Amazon Web Services が技術的な終末を回避する役割を果たすかもしれない。
これは、NASA が AWS プロフェッショナル サービスおよび Amazon Machine Learning Solutions Lab と協力し、人工知能の助けを借りて太陽のスーパーストームの早期警告サインについてさらに詳しく知るというプロジェクトの結果です。
太陽嵐は、太陽表面の擾乱によって放射線の爆発と、時速数百万マイルの速度で飛び散る荷電粒子の噴出によって発生します。十分に強い放射線の爆発は、地球の半分以上の無線通信に影響を与える可能性があります。さらに、コロナ質量放出（CME）と呼ばれるこの爆発が十分に強力で、地球を直撃すると、衛星に損傷を与え、電力網を停止させる可能性があります。
最もよく知られている最近の例は、1989年に高エネルギーのCMEがハイドロ・ケベックの電力網に過負荷をかけ、カナダと米国東部で600万人以上の停電を引き起こしたケースである。
しかし、太陽のもたらす最悪の影響はそれだけではありません。科学者や歴史家は、1859年に発生した「キャリントン・イベント」と呼ばれる巨大嵐を例に挙げています。この嵐は電信システムに甚大な被害をもたらし、オーロラの明るさはあまりにも明るく、米国北東部の人々はオーロラの光で新聞を読めるほどだったと言われています。今日、これほどの規模の嵐が発生すれば、私たちの有線（そして無線）社会は壊滅的な打撃を受けるでしょう。
私たちは太陽嵐に対して無防備ではありません。NASAの太陽観測衛星「ソーラー・ダイナミクス・オブザーバトリー（SDO）」や「アドバンスト・コンポジション・エクスプローラー（ACDEE）」などは、CMEの接近を衛星運用者や電力網管理者が防護措置を講じられるほど十分に早い段階で警告することができます。アメリカ海洋大気庁（NOAA）の宇宙天気予報センターは、国立気象局（NWS）が地表近くの嵐について行っているのと同様に、宇宙の嵐についても継続的に最新の予報を提供しています。
しかし、衛星通信への依存度が高まるにつれて、宇宙天気の正確な予測がますます重要になります。そして、宇宙天気衛星の急増により、分析のために送られてくるデータの量はますます膨大になっています。
NASA は、この膨大なデータに対処し、将来のリスク評価を改善するために、Amazon Web Services の分析ツールを使用して、一度に最大 1,000 のデータ セットを精査し、差し迫った噴火の兆候を識別できるコンピュータ モデルをトレーニングしています。
Amazon のブログ記事で説明されているように、NASA のアプローチは太陽風の推進力と地球周辺の磁場レベルを相関させ、データの異常を見つけ出すものです。
NASAはAmazon SageMakerという機械学習ツールを使用し、AWSに組み込まれたRandom Cut Forestアルゴリズムを用いて異常検出モデルをトレーニングしています。このアルゴリズムは、各データポイントセットに「異常スコア」を付与します。その他のAWSツールは、データ内のリアルタイムの異常を追跡し、それらと太陽嵐との関連性をトレースします。
この取り組みにより、NASAは50以上の衛星ミッションからデータを集約し、さらなる研究のための視覚化技術を開発することができました。科学者たちは既に、キャリントン・イベントのような巨大嵐を再現するために必要な太陽現象のシミュレーションを作成できています。
「気象学者が異常気象を扱うのと同じように、スーパーストームも総合的に見る必要がある」とワシントンD.C.のNASA本部でこのプロジェクトを率いる太陽物理学者のジャネット・コズィラ氏はアマゾンに語った。
「太陽物理学の研究では、多くの機器を用いる必要があり、多くの場合、異なる宇宙や地上の観測所に設置されます。データは膨大で、時間差などの要因が複雑さを増しています」とコズィラ氏は述べた。「Amazonのサービスを利用すれば、スーパーストームに関するあらゆるデータを活用し、検出した異常値を用いて、スーパーストームを効果的に予測・分類するモデルを改良することができます。」
太陽のスーパーストームは、例えばハリケーンのような時間スケールでは発生しません。太陽は11年周期の活動サイクルを辿るため、次の嵐シーズン（太陽活動極大期）は2023年から2026年頃に発生すると予想されています。その頃には、AWSの支援により、新しく改良された宇宙天気予報モデルが完成しているはずです。
