首個采用高分辨率太陽觀測數(shù)據(jù)訓練的太陽物理學人工智能 (AI) 基礎(chǔ)模型，旨在深入探索太陽動態(tài)表面，對可能干擾地球和太空技術(shù)的太陽天氣做出有效規(guī)劃。

該模型已發(fā)布在 Hugging Face 開源平臺，旨在加快科學發(fā)現(xiàn)進程，助力全球科研與技術(shù)社區(qū)共享 AI 技術(shù)。

研究人員還發(fā)布了已知規(guī)模最大、系統(tǒng)整理的太陽物理學數(shù)據(jù)集，加速數(shù)據(jù)驅(qū)動的太空天氣研究。

近日，IBM(紐交所代碼：IBM)與美國國家航空航天局 (NASA) 聯(lián)合發(fā)布了一款開創(chuàng)性的開源基礎(chǔ)模型，可理解高分辨率的太陽觀測數(shù)據(jù)，從而預測太陽活動對地球和太空技術(shù)的影響。該模型名為“Surya”(梵語意為“太陽“)，標志著 AI 應(yīng)用于太陽圖像解讀和太空天氣預報研究方面的重大進步;它提供了一種創(chuàng)新工具，幫助保護 GPS 導航、電網(wǎng)、電信等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施免受太陽天氣變化的影響。

太陽遠在 9300萬英里之外，但它對現(xiàn)代生活的影響卻相當直接而且越來越大。太陽耀斑和日冕物質(zhì)拋射可能會摧毀衛(wèi)星、干擾航空導航、引發(fā)停電，并對宇航員構(gòu)成嚴重的輻射風險。隨著人類對太空技術(shù)的依賴不斷加深，以及深空探索計劃的持續(xù)推進，準確的太陽天氣預報變得至關(guān)重要。

隨著人類對技術(shù)的依賴程度不斷增加，我們面對太空天氣的脆弱性也日益凸顯。根據(jù)保險公司勞合社 (Lloyd's) 創(chuàng)建的系統(tǒng)性風險場景，未來五年內(nèi)全球經(jīng)濟可能面臨 2.4萬億美元的損失，其中一場假設(shè)的太陽風暴威脅就可能造成 170億美元的損失。近期發(fā)生的太陽活動 [1] 已經(jīng)表現(xiàn)出這種風險，它們干擾了全球定位系統(tǒng) (GPS) 服務(wù)、迫使航班改變航線，并對衛(wèi)星造成損壞。太陽風暴的潛在影響包括：

對部署在太空的衛(wèi)星、航天器乃至宇航員造成危害;

損壞衛(wèi)星硬件以及太陽能電池板和電路;

航空旅行中的導航偏差，以及機組人員和乘客面臨的潛在輻射風險;

GPS 導航被干擾而導致糧食減產(chǎn)。

新模型的影響不止于學術(shù)研究層面，更為實際防范措施提供了有利工具，幫助專家針對太陽風暴制定應(yīng)對計劃，防止其對地球的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施造成破壞。

IBM 研究院歐洲、英國及愛爾蘭地區(qū)負責人 Juan Bernabe-Moreno 表示：“這一成果可以理解為‘太空天氣預報‘，和災(zāi)害天氣事件的預案一樣，我們也需要為太陽風暴制定應(yīng)對之策。Surya 提供了前所未有的預測能力，它不僅是一項技術(shù)成就，更是保護科技文明免受我們賴以生存的恒星(太陽)影響的關(guān)鍵一步?！?/p>

傳統(tǒng)的太陽天氣預報依賴對太陽表面的局部衛(wèi)星觀測，一直以來，研究人員難以對太陽天氣進行準確預報。Surya 基于經(jīng)過精心整理、大規(guī)模的高分辨率太陽物理學數(shù)據(jù)集進行訓練，有效解決了這一傳統(tǒng)的局限性。該數(shù)據(jù)集旨在幫助研究人員更好地研究和評估關(guān)鍵的太空天氣預報任務(wù)。Surya 已在多項任務(wù)中進行了測試，包括預測太陽耀斑、太陽風速度、太陽極紫外光譜，以及太陽活躍區(qū)的出現(xiàn)。

研究人員表示，在早期測試中，太陽耀斑分類的準確率提升了16%，相較于以前的方法取得了長足進步。除了二元太陽耀斑分類任務(wù)外，Surya 還首次以可視化的方式預測了太陽耀斑，可提供高分辨率的圖像，預測最多未來兩小時耀斑可能出現(xiàn)的位置。

在研發(fā)過程中，研究人員面臨極為艱巨的技術(shù)挑戰(zhàn)。Surya 的訓練數(shù)據(jù)來自 NASA 太陽動力學天文臺 (Solar Dynamics Observatory) 歷經(jīng)九年收集的高分辨率太陽觀測數(shù)據(jù)。這些圖像的大小是普通 AI 訓練數(shù)據(jù)的 10 倍，因此需要定制化的多架構(gòu)解決方案來處理海量數(shù)據(jù)，同時確保高效率。最終模型具備前所未有的空間分辨率，能夠以普通 AI 訓練無法實現(xiàn)的規(guī)模和上下文，解析太陽特征。

NASA 華盛頓總部首席科學數(shù)據(jù)官 Kevin Murphy 表示：“我們將 NASA 深厚的科學專業(yè)知識融入頂尖的 AI 模型，以推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學探索。借助使用 NASA 太陽物理學數(shù)據(jù)訓練的基礎(chǔ)模型，我們有望以前所未有的速度和精度分析復雜的太陽活動，從而更深入地理解太陽活動如何影響地球上的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)?！?/p>

Surya 模型的背后是 IBM 更廣泛的技術(shù)普及藍圖。IBM 致力于采用生成式和自動化的方法，大規(guī)模地探索、測試和發(fā)展 AI 算法。IBM 不僅將 AI 視成技術(shù)工具，更將其作為科學探索的推動力量，而 Surya 就是一個非常有說服力的例子。通過在 Hugging Face 開源平臺上發(fā)布 Surya，IBM 和 NASA 正在積極推動先進工具的普及，助力廣大科研人員理解和預測太陽天氣，以及進行科學探索。如今，全球研究人員可以此為基礎(chǔ)，為所在地區(qū)和行業(yè)開發(fā)專門的應(yīng)用。

該模型是 IBM 和 NASA 廣泛合作的一部分，雙方旨在利用 AI 技術(shù)探索地球及太陽系，并于此前發(fā)布了包含地理空間模型和天氣模型的 Prithvi 基礎(chǔ)模型系列。去年，IBM 和 NASA在 Hugging Face 平臺上發(fā)布了開源的 Prithvi 天氣模型，供科學家及更廣泛的群體開發(fā)短期、長期的天氣及氣候預測應(yīng)用。

[1] 概述：2024年 5月超級風暴對地球圈的行星間成因及影響 - IOPscience。

概述：2024年 5月超級風暴對地球圈的行星間成因及影響, Hajra, Rajkumar, Tsurutani, Bruce Tsatnam, Lakhina, Gurbax Singh, Lu, Quanming, Du, Aimin關(guān)于 IBM

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