美国宇航局（nasa）的研究人员利用人工智能（ai）模型分析太阳风暴数据，开发出一种早期预警系统，可以在太阳风暴对地球造成潜在灾难性影响之前，给予地球约 30 分钟的预警时间。
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太阳风暴是太阳表面发生的剧烈爆发现象，会向太空喷射大量的高能粒子和等离子体。这些物质比光速慢，所以当它们接近地球时，可以通过无线电信号提前发现。太阳风暴对地球的危害主要是干扰或破坏电力和通信设施，例如 35 年前一次太阳风暴导致魁北克省停电数小时。如果发生更极端的太阳风暴，例如 150 多年前的卡林顿事件，那么今天的电力和通信基础设施将遭受巨大的破坏。
科学家们一直在关注这个问题，目前有许多卫星在观测太阳，可以用来识别这些太阳风暴。这些卫星包括 ACE、Wind、IMP-8 和 Geotail，它们向 NASA 团队提供了数据。
仅仅知道一场太阳风暴即将到来还不够，还必须知道它在到达地球时会对地球产生什么样的影响。因此，研究人员还收集了一些地面站点的数据，这些站点也受到了卫星检测到的一些风暴的影响。
科学家们随后开始训练一个深度学习模型，他们将其命名为 DAGGER，与现有的试图做同样事情的预测算法相比，最值得注意的是其速度的提高。由印度天文和天体物理学跨大学中心（Inter-University Center for Astronomy and Astrophysics）的 Vishal Upendran 领导的研究人员声称，该算法可以在不到一秒钟内预测一场太阳风暴事件的严重程度和方向，并且每分钟可以做出一个预测。之前早期算法需要花费更长的时间，几乎到了在太阳风暴袭击地球之前没有任何预警时间的地步。
这种结合了预测速度和能力的太阳风暴预警系统，使 DAGGER 成为了预测和准确应对太阳风暴潜在危险的一个重大进步。IT之家注意到，该系统已在开源平台上发布，以便在太阳达到其 11 年太阳活动周期的峰值之前（预计在 2025 年），收集大量的数据。这给了公用事业和通信公司几年的时间将 DAGGER 整合到他们的威胁评估系统中，以便在最严重的太阳风暴到来之前做好准备。
