Superkomputer KDM: Zastosowania

Aktywność jonosfery odgrywa istotną rolę w propagacji sygnałów elektromagnetycznych, zwłaszcza transjonosferycznych. Występowanie zakłóceń może mieć negatywny wpływ m.in. na radiokomunikację, pozycjonowanie z wykorzystaniem nawigacji satelitarnej oraz infrastrukturę energetyczną. Dlatego bardzo ważne jest monitorowanie jej stanu i prognozowanie możliwych zakłóceń. Można to robić np. za pomocą sygnałów z globalnych systemów nawigacji satelitarnej (GNSS), gdzie zastosowanie pomiarów dwuczęstotliwościowych pozwala na oszacowanie opóźnienia jonosferycznego, a w konsekwencji całkowitej zawartości elektronów (TEC) w jonosferze. Globalne rozmieszczenie stałych stacji GNSS, np. w ramach International GNSS Service (IGS), pozwala na opracowanie globalnych map TEC.
Celem projektu jest realizacja zadań realizowanych w ramach grantu ARGENTUM DEC-31/2021/IDUB/I.3.3 pod tytułem „Modeling and forecasting of the global ionospheric state based on the GNSS technique and machine learning”. Ich zakres obejmuje udoskonalenie istniejących rozwiązań w zakresie modelowania i prognozowania TEC z wykorzystaniem obserwacji GNSS, a także algorytmów uczenia maszynowego. Wszystkie analizy będą prowadzone dla 16-letniego okresu od 2005 do 2021 roku, co powinno zapewnić odpowiedni zbiór danych wejściowych dla algorytmów uczenia maszynowego. W wyniku realizacji projektu zostanie opracowane archiwum map jonosferycznych wraz z dedykowaną stroną internetową zawierającą rezultaty projektu. Na podstawie wykonanych prac zostanie również uruchomiony serwis prezentujące bieżący stan jonosfery oraz prognozę.