1 अप्रैल, 2025 को, राष्ट्रीय खगोलीय वेधशाला ने अलीबाबा क्लाउड के साथ मिलकर अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर पहला सौर बृहत् मॉडल - "जिनऊ" - बनाने की घोषणा की। यह अभिनव उपलब्धि अलीबाबा क्लाउड के टोंगयी कियानवेन श्रृंखला के ओपन-सोर्स मॉडल पर आधारित है, जो खगोल विज्ञान के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतीक है।
"जिनऊ" सौर बृहत् मॉडल ने M5 स्तर के सौर भड़कने की भविष्यवाणी में 91% से अधिक की सटीकता हासिल की है, जो इस स्तर की सौर भविष्यवाणी के लिए उच्चतम स्तर है। सौर भड़कने का पृथ्वी पर गहरा प्रभाव पड़ता है, यह न केवल पृथ्वी के विद्युत चुम्बकीय वातावरण को प्रभावित करता है, बल्कि वैश्विक विद्युत प्रणाली, कक्षा में मौजूद उपग्रहों और अंतरिक्ष स्टेशन की सुरक्षा के लिए भी खतरा पैदा कर सकता है। इसलिए, राष्ट्रीय अंतरिक्ष सुरक्षा को बनाए रखने के लिए सौर गतिविधि की सटीक भविष्यवाणी अत्यंत महत्वपूर्ण है।
"जिनऊ" सौर बृहत् मॉडल का विकास 90 लाख से अधिक सौर उपग्रह छवियों के नमूना डेटा पर आधारित है। पिछले समय के सौर भौतिक मापदंडों और संबंधित अवलोकन छवियों को इनपुट करके, मॉडल अगले 24 घंटों में भड़कने की स्थिति की भविष्यवाणी कर सकता है। इसके अलावा, "जिनऊ" अगले समय के भौतिक मापदंडों का अनुमान लगा सकता है और डिफ्यूजन मॉडल को कॉल करके अगले समय की सौर सिमुलेशन छवि उत्पन्न कर सकता है।
सौर अवलोकन उपग्रहों की संख्या में वृद्धि और अंतरिक्ष अन्वेषण तकनीक के विकास के साथ, सौर अवलोकन डेटा तेजी से बढ़ रहा है, पारंपरिक भविष्यवाणी विधि विशाल डेटा प्रसंस्करण की मांगों का सामना करने में असमर्थ है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक, विशेष रूप से बृहत् मॉडल, छवियों जैसे बहु-मोडल डेटा को संसाधित करने में इसके लाभ के कारण, सौर भविष्यवाणी के लिए एक नया समाधान प्रदान करता है। पारंपरिक मशीन लर्निंग विधियों की तुलना में, बृहत् मॉडल जटिल भौतिक संबंधों को समझने और तर्क करने में बेहतर है, इसलिए यह सौर भविष्यवाणी के लिए अधिक उपयुक्त है।