北京2025年8月27日 /美通社/ – 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的影響。該模型名為"Surya"（梵語意為"太陽"），標志著AI應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、電信等關鍵基礎設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，并對宇航員構成嚴重的輻射風險。隨著人類對太空技術的依賴不斷加深，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重要。
隨著人類對技術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，未來五年內全球經濟可能面臨 2.4 萬億美元的損失，其中一場假設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 已經表現(xiàn)出這種風險，它們干擾了全球定位系統(tǒng) (GPS) 服務、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：
新模型的影響不止于學術研究層面，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對計劃，防止其對地球的技術基礎設施造成破壞。
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‘，和災害天氣事件的預案一樣，我們也需要為太陽風暴制定應對之策。Surya 提供了前所未有的預測能力，它不僅是一項技術成就，更是保護科技文明免受我們賴以生存的恒星（太陽）影響的關鍵一步。"
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鍵的太空天氣預報任務。Surya 已在多項任務中進行了測試，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鍵基礎設施和技術。"
Surya模型的背后是 IBM 更廣泛的技術普及藍圖。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，為所在地區(qū)和行業(yè)開發(fā)專門的應用。
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用。
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