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Before a sunspot breaks through the Sun’s surface, something quieter is already happening below it: magnetic fields are rising and acoustic waves are shifting. NASA says a new AI model can detect those faint signals and predict the emergence of a storm-making active region up to 12 hours before it becomes visible.
Avant qu’une tache solaire ne perce la surface du Soleil, un phénomène plus discret se produit déjà sous celle-ci : les champs magnétiques remontent et les ondes acoustiques évoluent. La NASA affirme qu’un nouveau modèle d’IA peut détecter ces faibles signaux et prédire l’apparition d’une région active à l’origine de tempêtes jusqu’à 12 heures avant qu’elle ne devienne visible.
The stakes are larger than a new mark on a telescope image. Active regions are the engines behind solar flares and coronal mass ejections, blasts of high-energy radiation and charged particles that can threaten astronauts, disable satellites, and disrupt radio communications on Earth. Today, operational forecasters at NOAA’s Space Weather Prediction Center and the U.S. Air Force mainly monitor regions that have already appeared on the solar surface.
Les enjeux dépassent largement l’apparition d’une nouvelle marque sur une image prise au télescope. Les régions actives sont à l’origine des éruptions solaires et des éjections de masse coronale, des projections de rayonnements hautement énergétiques et de particules chargées qui peuvent menacer les astronautes, mettre des satellites hors service et perturber les communications radio sur Terre. Aujourd’hui, les prévisionnistes opérationnels du centre de prévision de la météorologie spatiale de la NOAA et de la force aérienne américaine surveillent principalement les régions déjà apparues à la surface du Soleil.
The COFFIES team — NASA’s Consequence Of Fields and Flows in the Interior and Exterior of the Sun science center — trained the model on observations from NASA’s Solar Dynamics Observatory, with computing support from NASA’s Ames Research Center. Its sliding-window transformer architecture moves across long sequences of solar data, concentrating on recent activity while retaining broader patterns. The goal is to identify tiny drops in acoustic power and changes in magnetic fields that precede the emergence of a sunspot.
L’équipe COFFIES — le centre scientifique de la NASA consacré aux conséquences des champs et des flux à l’intérieur et à l’extérieur du Soleil (« Consequence Of Fields and Flows in the Interior and Exterior of the Sun ») — a entraîné le modèle sur des observations du Solar Dynamics Observatory de la NASA, avec le soutien informatique du centre de recherche Ames de la NASA. Son architecture de transformeur à fenêtre glissante parcourt de longues séquences de données solaires, en se concentrant sur l’activité récente tout en conservant des motifs plus larges. L’objectif est d’identifier de minuscules baisses de la puissance acoustique et des variations des champs magnétiques qui précèdent l’apparition d’une tache solaire.
Researchers from the New Jersey Institute of Technology, Princeton University, and NASA Ames contributed to the work, published in the Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation. Alexander Kosovichev of NJIT compared the signal to “a slight change in rhythm within a very noisy orchestra”: the magnetic structure cannot be seen directly while it is still inside the Sun, so the system must infer it from indirect effects.
Des chercheurs de l’Institut de technologie du New Jersey, de l’université de Princeton et de la NASA Ames ont contribué à ces travaux, publiés dans le Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation. Alexander Kosovichev, du NJIT, a comparé le signal à « une légère variation de rythme au sein d’un orchestre très bruyant » : la structure magnétique ne peut pas être observée directement tant qu’elle se trouve à l’intérieur du Soleil, et le système doit donc l’inférer à partir d’effets indirects.
So what, concretely? If the approach survives validation across many more known solar events, forecasters could gain several hours to locate an emerging active region before it is visible and assess the risk of later eruptions. That extra warning could help protect astronauts, satellites, and communications systems. The limit is clear: NASA says the model is promising but not yet ready for operational real-time forecasting.
Alors, concrètement, qu’est-ce que cela change ? Si cette approche résiste à une validation sur de nombreux autres événements solaires connus, les prévisionnistes pourraient gagner plusieurs heures pour localiser une région active émergente avant qu’elle ne soit visible et évaluer le risque d’éruptions ultérieures. Cette alerte supplémentaire pourrait contribuer à protéger les astronautes, les satellites et les systèmes de communication. La limite est claire : la NASA affirme que le modèle est prometteur, mais qu’il n’est pas encore prêt pour des prévisions opérationnelles en temps réel.