IonCast: KI-Framework für präzise Vorhersage ionosphärischer Dynamik

Die Ionenosphäre ist ein entscheidender Faktor für die Genauigkeit von GNSS, die Hochfrequenzkommunikation und die Luftfahrt. Genauere Vorhersagen ihrer Variabilität werden daher immer wichtiger. Mit IonCast liefert ein neues Deep‑Learning‑Framework eine Lösung, die die komplexen, räumlich‑zeitlichen Muster der Ionenosphäre erfasst.

IonCast kombiniert ein GraphCast‑inspiriertes Modell mit einer Vielzahl physikalischer Treiber und Beobachtungsdaten. Durch die Integration von globalen Total Electron Content (TEC) und anderen relevanten Messungen kann das System die Ionenosphärendynamik in Echtzeit vorhersagen. Die Modelle nutzen graphbasierte, skalierbare Lernmethoden, um heterogene Datenquellen zu vereinheitlichen und die räumliche Struktur der Ionenosphäre zu berücksichtigen.

In Tests unter stürmischen und ruhigen Bedingungen zeigte IonCast eine deutlich verbesserte Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu einfachen Persistenzmodellen. Diese Fortschritte verdeutlichen, wie maschinelles Lernen die physikalische Erkenntnis über ionosphärische Schwankungen erweitern und die Resilienz des Weltraumwetters in der Praxis stärken kann.