NASA Kembangkan Model Machine Learning COFFIES untuk Memprediksi Bintik Matahari 12 Jam Sebelum Terbentuk

NASA telah membangun modul machine learning bernama COFFIES — singkatan dari Consequence Of Fields and Flows in the Interior and Exterior of the Sun — untuk memanfaatkan kemampuan pengenalan pola neural network dalam memprediksi aktivitas bintik matahari (sunspots) hingga 12 jam sebelum wilayah aktif tersebut terbentuk secara terlihat. Model ini dirancang untuk menyimpulkan apa yang terjadi pada aliran material dan medan magnet di dalam bintang terdekat kita, menggunakan pengukuran tidak langsung berupa medan magnet dan gelombang akustik di serta di atas permukaan matahari karena magnetohidrodinamika di dalam bintang tidak dapat dipetakan secara langsung.

Ilmuwan heliofisika dapat memanfaatkan prediksi COFFIES untuk memahami perilaku plasma matahari dengan lebih baik, meskipun model ini bersifat "black box" seperti kebanyakan sistem serupa. NASA menegaskan bahwa COFFIES tidak menggantikan pemahaman manusia, tetapi menyediakan peringatan dini yang jam-jam tambahannya bisa sangat berharga untuk mencegah badai geomagnetik kelas Carrington Event yang tetap menjadi risiko teoretis. COFFIES juga memiliki saluran YouTube yang mendemonstrasikan aplikasi AI-nya.