Il y a déjà suffisamment de problèmes sur cette planète pour que nous n’ayons pas besoin de nouveaux problèmes venant du soleil. Malheureusement, nous ne pouvons pas encore détruire cette étoile impitoyable, nous sommes donc à sa merci. Mais la NASA au moins pourra bientôt nous informer quand l’une de ses éruptions meurtrières va bouleverser nos systèmes terrestres.

Comprendre et prévoir la météo spatiale est une grande partie du travail de la NASA. Il n’y a pas d’air là-haut, donc personne ne peut vous entendre crier, « Wow, que diriez-vous de ce rayonnement! » Par conséquent, nous nous appuyons sur un ensemble de satellites pour détecter et nous transmettre ces données importantes.

L’une de ces mesures est celle du vent solaire, « un flux incessant de matière provenant du soleil ». Même la NASA ne trouve rien de gentil à dire à ce sujet ! Normalement, ce flux est absorbé ou dissipé par notre magnétosphère, mais s’il y a une tempête solaire, elle peut être suffisamment intense pour submerger les défenses locales.

Lorsque cela se produit, cela peut mettre l’électronique en panne, car ces particules chargées peuvent retourner des bits ou perturber la mémoire volatile comme la RAM et le stockage à semi-conducteurs. La NASA rapporte que même les stations télégraphiques n’étaient pas sûres, explosant lors de la plus grande tempête solaire jamais enregistrée, Événement Carrington de 1859.

Bien que nous ne puissions pas empêcher ces événements stellaires de se produire, nous pourrions peut-être mieux nous y préparer si nous savions qu’ils arrivaient. Mais généralement, au moment où nous le savons, ils sont déjà là. Mais comment prédire des événements aussi rares et chaotiques ?

Vue du satellite SOHO de la NASA submergé lors d’une tempête solaire en 2003. Crédits image : Nasa

Un projet conjoint entre la NASA, l’US Geological Survey et le Département de l’énergie du Frontier Development Lab s’est penché sur ce problème, et la réponse est exactement ce à quoi vous vous attendez : l’apprentissage automatique.

L’équipe a collecté des données sur les éruptions solaires à partir de plusieurs satellites surveillant le soleil, ainsi qu’à partir de stations au sol surveillant les perturbations géomagnétiques (appelées perturbations), comme celles qui affectent la technologie. Le modèle d’apprentissage en profondeur qu’ils ont conçu a identifié des modèles dans la façon dont le premier mène au second, et ils appellent le système résultant DAGGER : Deuh leUNrninGGéomagnétique pErtuRbation.

Oui, c’est exagéré. Mais cela semble fonctionner.

En utilisant les tempêtes géomagnétiques qui ont frappé la Terre en 2011 et 2015 comme données de test, l’équipe a découvert que DAGGER était capable de prévoir rapidement et avec précision leurs effets à travers le monde. Cela combine les points forts des approches précédentes tout en évitant leurs inconvénients. Comme l’a dit la NASA :

Les modèles de prédiction précédents utilisaient l’IA pour produire des prévisions géomagnétiques locales pour des emplacements spécifiques sur Terre. D’autres modèles qui n’utilisaient pas l’IA ont fourni des prédictions globales qui n’étaient pas très opportunes. DAGGER est le premier à combiner l’analyse rapide de l’IA avec des mesures réelles depuis l’espace et à travers la Terre pour générer des prédictions fréquemment mises à jour qui sont à la fois rapides et précises pour les sites du monde entier.

Cela peut prendre un peu de temps avant que vous ne receviez une alerte solaire sur votre téléphone vous disant de vous arrêter ou votre voiture pourrait cesser de fonctionner (cela n’arrivera pas réellement… probablement), mais cela pourrait faire une grande différence quand nous savons qu’il y a une infrastructure vulnérable qui pourrait soudainement s’éteindre. Quelques minutes d’avertissement valent mieux que rien !

Vous pouvez lire l’article décrivant le modèle DAGGER, qui, soit dit en passant, est open source, dans ce numéro de la revue Météo spatiale.