La technologie peut-elle nous sauver des tempêtes solaires ? C’est la question que se posent de nombreux scientifiques et chercheurs dans le domaine de l’astronomie. Les tempêtes solaires, ces explosions d’énergie et de particules libérées par le Soleil, peuvent avoir des conséquences dévastatrices sur nos systèmes électriques et électroniques sur Terre. Mais comment prévoir ces événements chaotiques et rares ?
Comprendre et prévoir la météo de l’espace fait partie des missions de la NASA. Celle-ci s’appuie notamment sur des satellites dédiés à la détection des phénomènes solaires. Mais l’absorption et la dissipation de ces événements par notre magnétosphère rendent leur détection et leur prédiction difficiles.
Face à ce défi, la NASA a collaboré avec l’United States Geological Survey et le Department of Energy pour mettre au point un système de détection reposant sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond. Baptisé DAGGER (Deep leArninG GEomagnetic peRturbation), ce modèle a été capable de détecter et de prévoir avec précision les effets des tempêtes solaires sur différents points du globe.
DAGGER est le premier modèle à combiner l’analyse rapide de l’IA avec de véritables mesures pour générer des prédictions fréquemment mises à jour, à la fois rapides et précises pour des sites du monde entier.
Le modèle DAGGER a notamment été testé sur des tempêtes solaires ayant touché la Terre en 2011 et 2015. Les résultats se sont avérés probants, prouvant l’efficacité de cette approche pour mieux anticiper et se préparer aux impacts des tempêtes solaires sur nos infrastructures terrestres.
Si pour l’instant, il ne faut pas s’attendre à recevoir des alertes solaires sur nos téléphones, cette avancée pourrait permettre de protéger de manière plus efficace nos infrastructures vulnérables en cas de tempête solaire. Le modèle DAGGER est décrit et disponible en open source dans le journal Space Weather.
Ainsi, même si nous ne pouvons pas encore empêcher les tempêtes solaires de se produire, l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond pourraient nous aider à mieux nous y préparer. Reste à savoir si cette approche pourra être déployée et utilisée à grande échelle pour protéger nos systèmes électriques et électroniques. La technologie sera-t-elle suffisante pour nous protéger de ces phénomènes naturels imprévisibles ?
Source : Techcrunch
