美國(guó)宇航局（NASA）前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室（FDL）的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)證明，通過(guò)使用人工智能（AI）深度學(xué)習(xí)，可以虛擬地監(jiān)測(cè)太陽(yáng)的極端紫外線（EUV）輻照度，這是空間天氣的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。太陽(yáng)對(duì)于生存至關(guān)重要，但通常一年發(fā)生幾次的太陽(yáng)耀斑有可能在太空和地球上造成嚴(yán)重破壞。這些中斷可能會(huì)影響航天器，衛(wèi)星，甚至地球上的系統(tǒng)，包括GPS導(dǎo)航，無(wú)線電通信和電網(wǎng)。

通過(guò)提供虛擬儀器來(lái)補(bǔ)充物理設(shè)備，深度學(xué)習(xí)可以幫助我們從當(dāng)前監(jiān)控太陽(yáng)的能力中獲得更多價(jià)值。這項(xiàng)研究發(fā)表在《科學(xué)進(jìn)展》（用于監(jiān)測(cè)太陽(yáng)極端紫外光譜輻照度的深度學(xué)習(xí)虛擬儀器）上。美國(guó)宇航局前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)成員和合著者Alexander Szenicer（牛津大學(xué)）說(shuō)：我們的研究表明，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被訓(xùn)練成模擬太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)（SDO）上的儀器。通過(guò)根據(jù)SDO上的其他儀器在任何給定時(shí)間觀察到的情況。

（博科園圖示）經(jīng)過(guò)四年的數(shù)據(jù)培訓(xùn)后，AI深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（中心）可以攝取AIA圖像（左）并輸出EVE MEGS-A頻譜的預(yù)測(cè)（右）。圖片：Alexandre Szenicer

推斷該傳感器將檢測(cè)到的紫外線輻射水平，證明有可能提高NASA任務(wù)的科學(xué)生產(chǎn)力，并增強(qiáng)監(jiān)測(cè)空間天氣太陽(yáng)能來(lái)源的能力。前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室是NASA Ames研究中心、SETI研究所和私營(yíng)部門和太空機(jī)構(gòu)合作伙伴之間的合作伙伴，包括Google Cloud、Intel AI、IBM、Kx Lockheed Martin、盧森堡航天局、NVIDIA、加拿大航天局、HPE和Element AI。

在為期8周的夏季研究加速器期間，由人工智能和自然科學(xué)領(lǐng)域早期職業(yè)研究人員組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)共同合作，應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決重要的挑戰(zhàn)問(wèn)題。這項(xiàng)研究背后的挑戰(zhàn)問(wèn)題是開發(fā)一個(gè)使用SDO圖像預(yù)測(cè)太陽(yáng)光譜輻照度的AI模型。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)太陽(yáng)EUV光譜輻照度的方法，包括試圖預(yù)測(cè)EUV發(fā)射的物理啟發(fā)模型。這些方法要么使用太陽(yáng)表面的磁場(chǎng)分布，要么使用太陽(yáng)日冕中等離子體分布的基于物理的反轉(zhuǎn)。這些新結(jié)果表明，使用太陽(yáng)成像觀測(cè)來(lái)創(chuàng)建EUV光譜輻照度的代理測(cè)量是可能的。

將來(lái)自NASA的SDO的日冕圖像饋送到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠生成代理EUV測(cè)量，其精確度超過(guò)基于物理的模型。此外，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了用于比較EUV模型之間預(yù)測(cè)的基準(zhǔn)和協(xié)議。這些將對(duì)今后的研究有用。到目前為止，通過(guò)將深度學(xué)習(xí)與大規(guī)?？茖W(xué)空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，研究幾乎沒(méi)有觸及到什么是可行的。數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)將在我們理解空間天氣起源的努力中，發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。