يتناول هذا المقال تأثير ثورة التعلم الآلي على علم الهيليوفيزياء وكيف يمكن لهذه التقنيات أن تؤدي إلى اكتشافات علمية ضخمة وتحسين قدرات التنبؤ بالطقس الفضائي.
في العقود الأخيرة، أصبحت تقنيات التعلم الآلي جزءاً لا يتجزأ من عملية البحث العلمي في مختلف المجالات. وعلم الهيليوفيزياء ليس استثناءً من هذه القاعدة. إذ تعمل هذه التقنيات على تحليل بيانات الفضاء الهائلة وتطبيقها على مجموعة متنوعة من المشكلات العلمية المعقدة.
تواجه المجتمع العلمي في علم الهيليوفيزياء تحدياً كبيراً في التغلب على حاجز المهارات التقنية المطلوبة لاستخدام التعلم الآلي بفعالية. ولهذا السبب، نحتاج إلى تقدير وفهم ما يمكن تحقيقه في غضون بضع سنوات وما يمكن تحقيقه خلال عقد من الزمان. يجدر بالذكر أن علم الهيليوفيزياء يعد موضوعاً متعدد التخصصات، حيث يمكن أن تركز جهود البحث على فهم الظواهر الفيزيائية الأساسية أو تطوير قدرات التنبؤ بالطقس الفضائي على نحو عملي.
من بين الاستخدامات المحتملة لتقنيات التعلم الآلي في علم الهيليوفيزياء، نركز على بعضها التي نعتقد أنها قد تؤدي إلى اختراقات علمية حقيقية خلال السنوات القليلة المقبلة:
1. النمذجة المخفضة النظام أو تسريع/تقليد النماذج الفيزيائية المعقدة من حيث الحساب
2. التعلم الآلي المستند إلى الفيزياء، حيث يتم تضمين القيود الفيزيائية في بنية التعلم الآلي. وغالباً ما يُشار إلى هذا النهج باسم 'نهج الصندوق الرمادي' الذي يجمع بين المقاربات الناتجة عن البيانات (الصندوق الأسود) والمقاربات المستندة إلى الفيزياء (الصندوق الأبيض)، بهدف الاستفادة من مزايا كل منها وتقليل نقاط ضعفهما
3. اكتشاف قوانين فيزيائية جديدة مدفوعة بالبيانات و/أو معادلات جديدة لكميات فيزيائية
يمثل هذا المجال البحثي فرصة هائلة لتحسين فهمنا للظواهر الفضائية وتطوير قدرات التنبؤ بالطقس الفضائي وتأثيرها على البنية التحتية الأرضية والفضائية.
