AI, 태양 활성영역 출현 5개 시험서 평균 4.73시간 앞서 감지
태양 표면에 아직 보이지 않는 강한 자기장 영역의 등장을 인공지능(AI)이 몇 시간 앞서 포착할 가능성이 제시됐다. NASA DRIVE 다기관 연구센터인 COFFIES 연구진은 태양 내부의 미세한 변화를 읽어 ‘활성영역’을 탐지하는 EarlyDetect 모델을 개발했다. 다만 이는 특정 태양 플레어나 지구로 향하는 태양폭풍을 직접 맞히는 기술은 아니다.
활성영역은 강한 자기장이 태양의 눈에 보이는 표면인 광구로 솟아오른 곳이다. 흑점이 나타나고 태양 플레어, 방사선폭풍, 코로나질량방출이 발생할 수 있는 영역이다. NASA는 이 같은 현상들이 활성영역에서 만들어질 수 있다고 설명하지만, 활성영역의 출현을 알아내는 것과 개별 폭발의 발생 시점·방향을 예측하는 것은 서로 다른 문제다.
연구 결과는 2026년 1월 19일 공개된 사전논문 arXiv:2601.13144에 담겼다. 연구진은 태양활동관측위성 SDO의 태양진동·자기장 관측장비 HMI가 2010년부터 2023년까지 관측한 대형 활성영역 자료를 이용했다. 전체 50개 가운데 결측이나 품질 문제가 있는 4개를 제외한 46개가 분석 대상이 됐다.
이 가운데 41개는 모델 훈련과 검증에 사용했다. AR11698·11726·13165·13179·13183 등 나머지 5개는 학습에 포함하지 않은 독립 시험 자료로 남겼다. 모델이 이미 본 사례를 기억한 것인지가 아니라, 새로운 사례에서도 출현 신호를 찾을 수 있는지를 살피기 위한 구성이다.
입력값은 출현 전 110시간 동안 측정한 음향파워와 시선방향 자기장 자료다. 음향파워는 태양 내부를 통과하는 파동의 세기를 나타내는 값이다. 모델은 시간 구간을 옮겨 가며 분석하는 슬라이딩 윈도 트랜스포머 방식으로 이 자료를 읽고, 이후 12시간 동안의 연속광 세기 변화를 출력했다. 연속광은 특정 파장선이 아닌 넓은 범위에서 본 태양 표면의 밝기다.
따라서 연구에서 말하는 ‘12시간’은 모델이 미래 변화를 내다보도록 설계된 출력 구간이다. 모든 활성영역을 실제로 12시간 먼저 찾아냈다는 뜻은 아니다. 최적 EarlyDetect 모델이 독립 시험 5건에서 기록한 평균 선행시간은 4.73시간, 중앙값은 9.40시간이었다. 5개 중 3개인 60%는 출현보다 일찍 감지했지만, 2개인 40%는 출현 뒤에 감지했다.
연구진은 연속광 세기의 평활화 미분값이 -0.01보다 낮은 상태가 4시간 연속 이어질 때를 출현으로 판정했다. 순간적으로 밝기가 변한 경우를 출현으로 잘못 판단하지 않도록 지속시간 조건을 둔 것이다. 앞선 LSTM 연구는 개별 사례에서 10~29시간의 선행 감지를 보고했지만, 이번 연구가 같은 4시간 지속 기준으로 다시 평가한 LSTM의 평균값은 출현보다 0.14시간 늦었다.
EarlyDetect의 전체 평균제곱근오차(RMSE)는 0.1189였다. RMSE는 예측값과 실제값의 차이를 나타내며 수치가 낮을수록 오차가 작다는 뜻이다. 이는 LSTM 기준선보다 10.6% 낮은 값이다. 활성영역이 실제로 출현하는 구간만 따로 계산한 RMSE는 0.1450이었다. 모델은 학습 과정에서 조정하는 값인 매개변수 580만 개를 사용했다.
연구에 쓰인 SolARED 공개 데이터셋은 활성영역 50개를 각각 10일 동안 추적한 자료다. 도플러 속도에서 계산한 네 주파수 대역의 음향파워와 무부호 자기선속, 연속광 세기를 각각 9×9 격자의 시계열로 정리했다. 복잡한 태양 내부 신호와 표면 변화를 AI가 함께 비교할 수 있도록 시간과 공간 정보를 작은 격자 단위로 구성한 것이다.
COFFIES는 스탠퍼드대가 이끄는 NASA DRIVE 다기관 연구센터로, 태양의 약 11년 자기활동 주기와 자기선속이 표면으로 출현하는 과정을 연구한다. NOAA 우주기상예측센터는 우주기상이 전력망·GPS·항공·위성·우주비행에 영향을 줄 수 있다고 설명한다. 이번 결과는 그 출발점인 활성영역 출현 신호를 더 일찍 찾으려는 연구이지만, 실제 플레어나 코로나질량방출 및 지구 영향에 대한 예측 성능으로 확대해 해석해서는 안 된다.
자료: NASA 및 NASA Ames Research Center, New Jersey Institute of Technology, Princeton University, Stanford University COFFIES DRIVE Science Center, NOAA Space Weather Prediction Center