NASA 利用 AI 预测太阳风暴，地球可提前半小时应对危机，这对人们探索太空有何帮助？
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下一个太阳活动周期高峰预计在2025年的某个时候到来，因此一个由美国国家航空航天局、美国地质调查局和美国能源部在内的公私合作国际研究团队开发了一个名为DAGGER（深度学习地磁扰动）的计算机模型，可以提前30分钟预测世界各地的地磁扰动，它是通过深度学习来寻找太阳风和地磁扰动之间的联系，学习方法主要是通过以前的事件来寻找规律。
比如团队用2011年8月和2015年3月发生的两次地磁暴测试该模型，确保DAGGER都能够快速、准确地预测风暴对全世界的影响。
顶部的彩色圆点显示了 2011 年风暴期间的测量结果（颜色表示可以在电网中感应电流的地磁扰动的强度，橙色和红色表示最强的影响），DAGGER 对同一时间（底图）的 30 分钟预报显示，在地球北极周围大致相同的位置出现最强烈的扰动。
DAGGER首次将预测连成了整体，及时地提供全球预测，不同于以往的站点预测，只能提供局部地区的地磁预测。
印度天文学和天体物理学跨大学中心的Vishal Upendran说：“有了这种人工智能，现在就有可能在太阳风暴发生时进行快速和准确的全球预测并为应对策略提供依据，从而最大限度地减少损失。”
同时DAGGER模型的计算机代码是开源的，据Upendran说，它可以在制作完成后被电网运营商、卫星控制中心、电信公司和其他机构采用，以满足他们的具体需求。这种提前预测可以让他们有更多时间来采取行动，保护他们的设施免受太阳风暴的影响，例如暂时关闭部分系统或将卫星移到不同的轨道上，以减少损失。
从研究的方法来看，这种深度学习在未来AI的发展会很常见，之前重绘黑洞照片，也是AI通过深度学习完成的。
研究人员通过算法，让PRIMO学习、分析了超过30,000张黑洞吸积气体的高保真模拟图像，填补了之前没有的细节。
大家好~这里是AI新闻速递 。
美国宇航局（NASA）的研究人员开发出一种利用人工智能（AI）模型分析太阳风暴数据的早期预警系统，可以在太阳风暴对地球造成潜在灾难性影响之前，给予地球约 30 分钟的预警时间。太阳风暴是太阳表面发生的剧烈爆发现象，会向太空喷射大量的高能粒子和等离子体。这些物质比光速慢，所以当它们接近地球时，可以通过无线电信号提前发现。太阳风暴对地球的危害主要是干扰或破坏电力和通信设施，如果发生更极端的太阳风暴，可能会造成巨大的破坏。科学家们利用多颗卫星观测太阳，并收集一些地面站点的数据，然后训练一个深度学习模型，命名为 DAGGER。该模型可以在不到一秒钟内预测一场太阳风暴事件的严重程度和方向，并且每分钟可以做出一个预测。这种结合了预测速度和能力的太阳风暴预警系统，使 DAGGER 成为了预测和准确应对太阳风暴潜在危险的一个重大进步。该系统已在开源平台上发布，以便在太阳达到其 11 年太阳活动周期的峰值之前（预计在 2025 年），收集大量的数据。这给了公用事业和通信公司几年的时间将 DAGGER 整合到他们的威胁评估系统中，以便在最严重的太阳风暴到来之前做好准备。
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原创性承诺：G4（内容由人工创作完成，AI对内容进行略微删改、调整、润色）