对于休闲观察者来说，太阳似乎是一个常数，而且永不改变。现实情况是，太阳是沸腾的等离子体，电动气体的气体不断地受到太阳的磁场的影响。这项活动在太阳上的不可预测性是面临现代太阳能物理学家的挑战之一。冠状质量驱逐的影响是其影响的不确定性水平所带来的一个特定方面。但是机器学习算法可能会给我们更多警告！一篇新论文建议，经过数十年的太阳能活动培训的算法表明，该地区的活动增加了AR13664的所有活动，也许可以帮助未来的爆发。
由于太阳的磁场中断，冠状质量弹出或CME是从太阳的电晕弹出到太空中的大规模血浆爆发。这些爆炸性事件通常与耀斑有关，并在磁场线突然重新调整时发生，从而释放大量的能量。CME可以以每秒几百到几千公里的速度行驶，如果它们的轨迹朝着我们的方向上，有时会在几天内到达地球。当它们到达时，它们可以与我们的磁层相互作用，并触发地磁风暴，可能破坏卫星通信，GPS系统和电网。此外，它们可以导致极光活动，从而为北部和南部的灯光创造令人叹为观止的展示。
准确地预测这些类型的事件以及它们如何影响我们的磁层一直是天文学家面临的挑战之一。在热那亚大学的萨布丽娜·瓜斯塔维诺（Sabrina Guastavino）领导的一组天文学家撰写的研究中，他们将人工智能应用于挑战。他们使用新技术来预测与2024年5月的风暴相关的事件，即指定为13644和CME的地区的相应耀斑。风暴释放了激烈的太阳能事件，包括列出X8.7的耀斑！
使用AI，团队能够将机器学习技术指向大量先前收集的数据，以发现使用常规技术并不容易发现的复杂模式。2024年的事件是测试AI能力以预测太阳活动的绝佳机会。主要目的是预测太阳耀斑的发生，随着时间的流逝，CME生产以及最终预测地球上的地磁风暴的发生方式。
他们对2024年5月的事件进行了令人印象深刻的结果。根据他们的论文，预测显示了预测中前所未有的准确性，而对传统方法的不确定性显着降低。地球时代和地磁风暴的发作也令人印象深刻。
研究的影响是深远的。当CMES击中地球时，电网中断，通信和卫星问题可能是一个主要的劣势，因此，机器学习AI工具集预测太阳能活动似乎是一个令人兴奋的进步。对于我们热衷于天空观察者的人来说，我们也可能会更好地预测极光活动。