IBM和NASA開源Surya AI以加速預測有害的太陽風暴

簡要概述

IBM研究院和NASA推出了Surya，一個開源AI，利用九年的高分辨率SDO圖像預測太陽耀斑，速度更快且準確率提高了16%。

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IBM研究，科技公司IBM的研發部門，宣布與NASA合作開源Surya，這是一種新的太陽物理AI模型，旨在以空前的速度預測可能對宇航員、衛星、電網和地球通信構成風險的強烈太陽爆發。

在過去的15年裏，NASA的太陽動力學觀測站)SDO(衛星不斷監測太陽，以提高對太陽活動的理解，但它所收集的許多數據仍然未被探索。當SDO發射時，人工智能工具仍處於早期階段，限制了對持續圖像流的全面分析能力。

Surya被描述爲太陽物理學的第一個基礎模型，填補了這一空白。通過處理來自SDO的原始數據，IBM、NASA及其他八個研究中心的研究人員開發了一種能夠預測可能影響空間和地球系統的危險太陽事件的人工智能模型。

以梵語中“太陽”的含義命名的Surya現在可以在Hugging Face、GitHub以及IBM的TerraTorch庫中公開獲取，用於微調地理空間AI模型。與Surya一起，團隊還發布了SuryaBench，一套策劃的數據集和基準，旨在促進不僅用於空間天氣預測的應用開發和評估，還包括更廣泛的太陽研究。

預測地球上的嚴重風暴已經具有挑戰性，而預測太陽風暴則增加了額外的復雜性。太陽耀斑通過太陽的磁場爆發，這些事件發出的光大約需要八分鍾才能到達地球。這種延遲凸顯了需要預測模型，以便在太陽活動影響宇航員、衛星和地球基礎設施之前提供早期警告。

Surya AI 通過增強的太陽耀斑預測和磁場映射推進日球層預報

IBM的Surya計劃反映了一個更大的戰略，即採用生成性和自動化的方法，使算法能夠在規模上進行開發、測試和完善。該項目展示了IBM對人工智能的看法，不僅僅是一個工具，也是科學探索的貢獻者和推動者。

太陽動力學觀測臺)SDO(與地球保持同步軌道，以提供對太陽的持續觀察，每12秒捕捉一次圖像，覆蓋多個波長帶。這些圖像揭示了太陽各層的溫度變化，表面約爲5,500°C，而在日冕，太陽大氣的最外層，溫度接近200萬°C。此外，SDO還繪制了太陽的磁活動，捕捉到白光中的新出現太陽黑子，測量表面等離子體氣泡的速度，並跟蹤磁場線的扭曲和纏繞。

爲了訓練Surya，研究人員使用了九年的SDO數據，首先對各種數據類型進行了協調，然後實驗了AI架構以處理這些信息。最終模型使用了長短期視覺變換器和譜門控機制，使其能夠處理SDO的高分辨率4096 x 4096像素圖像，這些圖像的細節最多比典型圖像數據多十倍。譜門控還減少了大約5%的內存使用，並幫助過濾了數據集中的噪聲。

與之前使用Prithvi的工作相比，模型重建了部分被遮擋的地球衛星圖像，Surya被訓練來預測SDO在未來一個小時內將觀察到的內容，基於連續的圖像。然後將預測與實際觀測進行比較以測量準確性。通過要求模型推斷諸如太陽幾何、磁結構和差異旋轉等基本要素，研究人員旨在爲Surya準備多種科學應用。最初，團隊試圖明確編碼太陽在赤道的更快旋轉與其兩極的對比，但讓模型從數據中學習這種行爲被證明更有效，導致性能更佳。

Surya展示了強大的預測能力，包括太陽耀斑預測。目前的方法允許科學家提前一個小時預測耀斑，而Surya通過視覺數據實現了兩個小時的提前時間。早期測試還表明，太陽耀斑分類準確率提高了16%，這代表了比現有技術顯著的進步，並可能使Surya成爲第一個能夠提供這種提前預警的模型。

Surya 和 SuryaBench 實現了基於人工智能的太陽活動和空間天氣影響的預測

Surya 和 SuryaBench 旨在使以 AI 爲驅動的太陽研究對沒有深厚人工智能專業知識的科學家更爲可及。SuryaBench 提供了針對關鍵空間天氣預測任務的策劃數據集和基準，包括預測太陽耀斑、預測太陽風速以及分析太陽日冕的磁結構。這些工具還解決了長期存在的問題，例如爲什麼太陽風在太陽較安靜的階段會增強。

這些數據集專注於太陽的活動區域，即其表面上的暗斑，磁能在這些地方積聚，並且太陽耀斑和日冕物質拋射等噴發事件起源於此。這些事件可能會與地球的磁場相互作用，幹擾衛星、通信和電力系統。通過對這些數據訓練人工智能模型，Surya能夠提前數小時預測太陽活動，從而提高對太空天氣危害的預警能力。

SuryaBench 包括用於檢測極端紫外線輻射和監測太陽大氣中磁線積累的應用，這可能加速太陽風達到潛在的破壞性速度。通過整合這些信息，科學家可以更好地預測太陽活動對地球的影響，包括對衛星、電網和通信基礎設施的影響。

Surya和SuryaBench共同提供了一種新的基於人工智能的框架，用於理解和預測太陽現象，提供更快速、更準確的潛在危險太陽事件的預測，並爲研究人員提供工具，以主動應對空間天氣威脅。