美國太空總署（NASA）的研究人員利用人工智慧（AI）模型分析太陽風暴數據，開發出早期預警系統，可以在太陽風暴對地球造成潛在災難性影響之前，給予地球約30 分鐘的預警時間。
太陽風暴是太陽表面發生的劇烈爆發現象，會向太空噴射大量的高能粒子和等離子體。這些物質比光速慢，所以當它們接近地球時，可以透過無線電訊號提前發現。太陽風暴對地球的危害主要是乾擾或破壞電力和通訊設施，例如 35 年前一次太陽風暴導致魁北克省停電數小時。如果發生更極端的太陽風暴，例如 150 多年前的卡林頓事件，那麼今天的電力和通訊基礎設施將遭受巨大的破壞。
科學家一直在關注這個問題，目前有許多衛星在觀測太陽，可以用來辨識這些太陽風暴。這些衛星包括 ACE、Wind、IMP-8 和 Geotail，它們向 NASA 團隊提供了數據。
僅僅知道一場太陽風暴即將到來還不夠，還必須知道它在到達地球時會對地球產生什麼樣的影響。因此，研究人員也收集了一些地面站點的數據，這些站點也受到了衛星偵測到的一些風暴的影響。
科學家隨後開始訓練一個深度學習模型，他們將其命名為 DAGGER，與現有的試圖做同樣事情的預測演算法相比，最值得注意的是其速度的提高。由印度天文和天文物理學跨大學中心（Inter-University Center for Astronomy and Astrophysics）的Vishal Upendran 領導的研究人員聲稱，該演算法可以在不到一秒鐘內預測一場太陽風暴事件的嚴重程度和方向，並且每分鐘可以做出一個預測。先前早期演算法需要花費更長的時間，幾乎到了在太陽風暴襲擊地球之前沒有任何預警時間的地步。
這種結合了預測速度和能力的太陽風暴預警系統，使 DAGGER 成為了預測和準確應對太陽風暴潛在危險的一個重大進步。 IT之家注意到，該系統已在開源平台上發布，以便在太陽達到其 11 年太陽活動週期的峰值之前（預計在 2025 年），收集大量的數據。這給了公用事業和通訊公司幾年的時間將 DAGGER 整合到他們的威脅評估系統中，以便在最嚴重的太陽風暴到來之前做好準備。
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