미국 항공우주국(NASA) 산하 코피스(COFFIES) 연구팀이 태양 표면에 흑점 등 '활성영역'이 나타나기 최대 12시간 전에 이를 예측하는 AI 모델을 개발했다. 태양 내부의 미세한 음향파·자기장 변화를 슬라이딩 윈도 트랜스포머 구조로 분석해, 표면에 드러나기 전 활성영역의 출현 가능성과 대략적인 위치까지 예측할 수 있다. 태양 플레어와 코로나 질량 방출은 우주비행사 안전과 위성·통신 기능에 위협이 되는데, 이번 기술은 특히 지구에서 직접 관측하기 어려운 '태양 뒷면'의 활성영역 예측에도 활용될 잠재력이 있다. 다만 아직 실시간 우주기상 예보 시스템에 투입되는 단계는 아니며, 연구진은 추가 검증과 성능 개선을 이어갈 계획이다.

• •NASA 코피스 연구팀은 태양 활성영역이 나타나기 최대 12시간 전 예측하는 AI 모델을 개발했다.
• •슬라이딩 윈도 트랜스포머 구조로 태양 내부의 미세한 음향파·자기장 변화를 분석한다.
• •활성영역의 출현 가능성뿐 아니라 대략적인 출현 위치까지 예측할 수 있다.
• •지구에서 관측하기 어려운 '태양 뒷면' 활성영역 예측에도 활용될 잠재력이 있다.
• •아직 실시간 우주기상 예보 시스템에 투입되는 단계는 아니며 추가 검증이 필요하다.