IBM和NASA科学家们推出了一种开创性的人工智能（AI）模型，该模型可以比以往任何时候都更准确地预测太阳的爆发，这使我们有机会对危险和破坏性的太阳能活动做出反应。
新的AI模型，称为“ Surya”（梵语为太阳）吸收了太阳能动态天文台（SDO）卫星捕获的原始图像，该卫星在过去的15年中一直直接盯着太阳，并比任何人更快地处理它们。
使用这些原始数据，IBM代表在陈述研究人员几乎没有刮擦表面，基础模型可以预测暴力爆发。
这样，我们可以保护太空中的宇航员和设备，甚至计划破坏地球上的电网和通信系统。
“自2023年以来，我们一直在这一旅程中推动NASA的技术极限，提供开拓性的基础AI模型，以获得对地球地球的前所未有的理解，”JuanBernabã©-Moreno声明在声明中说，是英国和爱尔兰的IBM Research Europe主任，与NASA进行了科学合作。
“有了Surya，我们创建了第一个看着阳光并预测其心情的基础模型。”
太阳活动对我们的生活产生了越来越大的影响，我们进一步冒险进入太空，而我们越依赖地球上的技术。
太阳耀斑和冠状质量弹出可以淘汰卫星，破坏航空公司导航，触发电源停电并向宇航员构成辐射风险，使准确的太阳天气预测越来越重要。
有关的：AI进入了“前所未有的政权”。我们应该停止它吗？我们可以在破坏我们之前吗？
科学家说，众所周知，地球上的暴风雨非常困难，预测太阳风暴甚至更艰难。当太阳能爆发穿过太阳时磁场，这光需要八分钟的时间才能到达我们的眼睛 - 这个滞后（我们对发生的事情没有可见性的八分钟）意味着科学家需要走得更远。
Surya AI模型与单独的模型相媲美”Prithvi“ AI模型的家族。这些模型处理卫星数据的巨大批量，以创建更准确的地球代表，以便更好地预测其气候和天气，并完成其他任务，例如绘制森林砍伐，衡量洪水的影响并投射出极端热量的影响。
Surya型号是一种开源的3.6亿参数系统，旨在通过八个学习太阳代表大气成像组件（AIA）频道和五个气旋和磁成像仪（HMI）产品。
AIA旨在在太阳大气的顶部提供不同的视图，称为太阳电晕 - 拍摄以多个波长跨度1.3太阳直径的图像，以提高对我们在太阳大气中观察到的物理学背后的理解。同时，HMI是一种研究振荡和太阳表面的磁场的仪器。
该系统可以准确地预测太阳能动力学，太阳风和太阳耀斑，并检测极端紫外线（EUV）光谱。科学家说，苏里亚的新型建筑意味着它可以学习太阳进化背后的基本物理。他们在8月18日上传的一项研究中概述了他们的发现arxiv预印度数据库，这意味着尚未经过同行评审。
“这是实现这些数据潜力的绝佳方法，”凯西·里夫斯（Kathy Reeves）这是哈佛史密森尼天体物理学中心的太阳能物理学家，他没有参与该研究。“从数据的数据中汲取功能和事件是一个费力的过程，现在我们可以自动化它。”
直接凝视太阳
该模型的数据来自SDO，它绕地球绕，每12秒拍一次图片。这些图像在不同的波长带上捕获太阳，以达到其层的温度，从表面上的5,500摄氏度到Corona处的摄氏200万摄氏度不等。
SDO还捕获了磁性活动，在白光下揭示了新兴的黑子，而其他成像工具则检查表面上的气泡速度并跟踪太阳磁线的扭曲。
研究人员通过列出了九年的数据来训练Surya，首先将不同层的层协调意味着不同类型的数据被合并以创建更全面的图片，然后对不同的AI架构进行处理以处理它。
借助Surya，他们挑战了该模型拍摄顺序图像，然后预测SDO将在未来一个小时看到的内容 - 对实际观察到的图像检查这些预测。
太阳也有各种怪癖，科学家试图将其用于模型，包括太阳在其赤道上旋转的速度比在其极点旋转的速度更快。然而，值得注意的是，他们发现，苏里亚（Surya）本身从数据，数据，与任何人类的投入更有效地学习这些怪癖。
在测试中，AI模型可以预测活动区域是否可能引发耀斑在发生前一个小时，在某些实验中，他们在两个小时内（以视觉信息为首）实现了预测。IBM代表在声明中说，这对现有预测方法有16％的改善。
该团队已经制作了AI模型开源，现在可以在github和拥抱脸•一个托管AI模型和数据集的开源平台。Suryabench也可以自由访问一组精心策划的数据集和基准，旨在帮助研究人员更好地了解太阳的行为。