太阳耀斑和太阳物质爆发进入太空。（过去我们已经多次谈到太阳风暴的危害。我们最近还开始报道更多涉及某种 AI 的故事，尤其是在最近几个月，因为它又回到了许多围绕技术的讨论的前沿。
因此，毫不奇怪，美国航天局 的一个团队一直忙于将 AI 模型应用于太阳风暴数据，以开发一种早期预警系统，他们认为该系统可以在可能具有毁灭性的太阳风暴袭击特定区域之前提前 30 分钟通知地球.
这个提前期要归功于这样一个事实，即在这些太阳风暴的情况下，光（即无线电信号的来源）可以比从太阳射出的太阳能材料传播得更快。在某些事件中，例如大约 35 年前影响魁北克的事件，他们可以断电数小时。
更极端的事件，例如 150 多年前发生的卡林顿事件，如果发生在今天，可能会对电力和通信基础设施造成大规模破坏。
科学家们早就意识到了这个问题，并没有袖手旁观。在我们人类探索太阳系的这一点上，大量卫星正在观察太阳，可用于识别这些太阳爆发。
其中一些卫星包括向 美国航天局 团队提供数据的 ACE、Wind、IMP-8 和 Geotail。但是，正如任何 AI 研究人员都可以告诉您的那样，为了开发预测模型，您必须告诉它要预测什么。
仅仅知道一场太阳风暴即将到来只是战斗的一部分——你还必须知道当它袭击地球时会对地球产生什么样的影响。因此，研究人员还从地面站收集数据，这些站也受到卫星探测到的一些风暴的影响。
科学家们随后着手训练深度学习模型，该模型最近几乎家喻户晓。在这种情况下，他们将其命名为 DAGGER，与试图做同样事情的现有预测算法相比，它具有一些令人印象深刻的规格。
最值得注意的是它的速度增加。由印度大学间天文学和天体物理学中心的 Vishal Upendran 领导的研究人员声称，该算法可以在不到一秒的时间内预测太阳风暴事件的严重程度和方向，并且能够每分钟进行一次预测.
早期算法的先前尝试将花费更长的数量级——几乎到了在风暴袭击地球之前它们几乎不会给出任何警告时间的程度。
与及时性的斗争部分是因为计算风暴可能袭击全球任何地方的位置在计算上具有挑战性。这是 DAGGER 向前迈出的又一步，它可以对整个地球表面区域执行快速预测逻辑。
在当地做出这样的预测是极其重要的——在太阳风暴可能袭击地球的任何时间点，地球的一半将受到地球整体的保护——处于我们通常所说的“夜晚”状态。
这种预测速度与将这些预测应用于整个地球的能力相结合，使 DAGGER 在预测和准确响应太阳风暴的潜在危害方面向前迈出了相当大的一步。随着太阳在 2025 年进入其 11 年太阳活动周期的顶峰，它及时在开源平台上发布以收集大量数据。
这让公用事业和通信公司有几年时间在最恶劣的天气到来之前将 DAGGER 集成到他们的威胁评估系统中。
虽然可能没有任何类似于龙卷风警报的警报器，但我们在美国中西部有这种警报器，至少可以让合适的人比以前更快地意识到危险。
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