Një qasje e re e bazuar në inteligjencën artificiale (AI), që mund të “dëgjojë” brendësinë e diellit, mund të ndihmojë shkencëtarët të identifikojnë shenja të hershme të trazirave diellore që ndikojnë në hapësirën pranë Tokës dhe në aktivitetet njerëzore. Këto trazira mund të ndërhyjnë në funksionimin e satelitëve, rrjeteve elektrike dhe teknologjive të komunikimit.
Dielli kalon një cikël afërsisht 11-vjeçar gjatë të cilit aktiviteti i tij magnetik rritet dhe bie. Në fillim të ciklit, aktiviteti është relativisht i qetë, por më vonë fusha magnetike bëhet më intensive, duke sjellë më shumë njolla diellore, shpërthime diellore dhe nxjerrje masive të materialit koronal.
Shkencëtarët studiojnë vibrimet e presionit, të njohura si **p-modes**, që maten në sipërfaqen e diellit. Këto valë zanore udhëtojnë thellë në brendësi të diellit dhe rikthehen në sipërfaqe, duke sjellë informacion të vlefshëm mbi strukturën e tij të brendshme. Procesi është i ngjashëm me mënyrën se si sizmologët përdorin tërmetet për të studiuar brendësinë e Tokës.
Një ekip i udhëhequr nga Dr. Rekha Jain tregoi në një studim të botuar në Solar Physics se një model i inteligjencës artificiale mund të analizojë këto valë dhe të deshifrojë ndryshimet në frekuencat e tyre gjatë ciklit diellor. Duke analizuar 30 vite të dhënash, studiuesit kanë parashikuar se kur valët do të arrijnë fazën më të qetë të ciklit aktual diellor.
Sipas Dr. Jain, dielli jo vetëm që sjell dritën e ditës, por gjithashtu ndikon drejtpërdrejt në jetën në Tokë. Duke përdorur algoritme të mësimit makinerik për të “dëgjuar” ritmin akustik të diellit, studiuesit po përpiqen të kuptojnë më mirë se si energjia lëviz nga thellësitë e diellit drejt sipërfaqes dhe më tej, duke krijuar një lidhje më të qartë mes proceseve të brendshme të diellit dhe stuhive diellore që mund të ndikojnë teknologjinë tonë.
Parashikimi i këtyre valëve mund t’u japë shkencëtarëve një mënyrë të re për të identifikuar periudhat e aktivitetit të lartë diellor, duke e bërë **helioseizmologjinë** (studimin e valëve diellore) një mjet të rëndësishëm në kërkimin mbi motin hapësinor.
Studimi me titull *“Machine Learning–Based Characterization of Solar p-Mode Frequency Shifts During Solar Cycle 25”* u publikua në vitin 2026 dhe synon të ndihmojë në ndërtimin e metodave më të sakta për parashikimin e sjelljes së diellit dhe ndikimit të saj mbi shoqërinë njerëzore.
