AI驱动的太阳预警：Surya模型开启太阳活动预测新纪元

IBM与NASA于8月20日联合发布了名为Surya的太阳基础模型，旨在通过人工智能深化对太阳天气现象的理解并提升太阳耀斑预测的准确性。

Surya模型基于NASA太阳动力学天文台（SDO）九年的观测数据进行训练，SDO自2010年起持续以高分辨率图像和多波段电磁观测数据，记录太阳各层温度及磁场变化。这些数据对于理解太阳内部能量流动及预测太阳活动至关重要，但传统分析方法面临数据量庞大、种类繁杂的挑战。

为解决此挑战，Surya利用SDO数据构建了一个动态的太阳数字孪生，并采用长程视觉转换器（vision transformer）架构，实现了对高分辨率图像的精细分析及跨距离组件间关系的识别。通过频谱门控（spectral gating）技术优化，模型在减少5%内存使用的同时，提升了信息处理质量，能够直接从原始数据中学习，显著缩短了处理时间并提高了预测效率。

与传统模型仅能提前一小时预测太阳耀斑不同，Surya利用视觉信息可提供两小时预警，并在早期测试中将太阳耀斑分类准确率提升了16%。该模型还能整合来自帕克太阳探测器和SOHO等其他航天器的观测数据，并有效预测太阳风速度等活动，为应对大规模太阳风暴可能对地球通信、电力网及导航系统造成的威胁提供了更长的预警时间。

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