美國宇航局(NASA)前沿發(fā)展實驗室(FDL)的研究團隊已經(jīng)證明，通過使用人工智能(AI)深度學習，可以虛擬地監(jiān)測太陽的極端紫外線(EUV)輻照度，這是空間天氣的關(guān)鍵驅(qū)動因素。太陽對于生存至關(guān)重要，但通常一年發(fā)生幾次的太陽耀斑有可能在太空和地球上造成嚴重破壞。這些中斷可能會影響航天器，衛(wèi)星，甚至地球上的系統(tǒng)，包括GPS導(dǎo)航，無線電通信和電網(wǎng)。
通過提供虛擬儀器來補充物理設(shè)備，深度學習可以幫助我們從當前監(jiān)控太陽的能力中獲得更多價值。這項研究發(fā)表在《科學進展》(用于監(jiān)測太陽極端紫外光譜輻照度的深度學習虛擬儀器)上。美國宇航局前沿發(fā)展實驗室團隊成員和合著者Alexander Szenicer(牛津大學)說：我們的研究表明，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被訓練成模擬太陽動力學天文臺(SDO)上的儀器。通過根據(jù)SDO上的其他儀器在任何給定時間觀察到的情況。
(博科園圖示)經(jīng)過四年的數(shù)據(jù)培訓后，AI深度學習網(wǎng)絡(luò)(中心)可以攝取AIA圖像(左)并輸出EVE MEGS-A頻譜的預(yù)測(右)。圖片：Alexandre Szenicer
推斷該傳感器將檢測到的紫外線輻射水平，證明有可能提高NASA任務(wù)的科學生產(chǎn)力，并增強監(jiān)測空間天氣太陽能來源的能力。前沿發(fā)展實驗室是NASA Ames研究中心、SETI研究所和私營部門和太空機構(gòu)合作伙伴之間的合作伙伴，包括Google Cloud、Intel AI、IBM、Kx Lockheed Martin、盧森堡航天局、NVIDIA、加拿大航天局、HPE和Element AI。
在為期8周的夏季研究加速器期間，由人工智能和自然科學領(lǐng)域早期職業(yè)研究人員組成的跨學科團隊共同合作，應(yīng)用人工智能和機器學習來解決重要的挑戰(zhàn)問題。這項研究背后的挑戰(zhàn)問題是開發(fā)一個使用SDO圖像預(yù)測太陽光譜輻照度的AI模型。傳統(tǒng)監(jiān)測太陽EUV光譜輻照度的方法，包括試圖預(yù)測EUV發(fā)射的物理啟發(fā)模型。這些方法要么使用太陽表面的磁場分布，要么使用太陽日冕中等離子體分布的基于物理的反轉(zhuǎn)。這些新結(jié)果表明，使用太陽成像觀測來創(chuàng)建EUV光譜輻照度的代理測量是可能的。
將來自NASA的SDO的日冕圖像饋送到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠生成代理EUV測量，其精確度超過基于物理的模型。此外，研究團隊還開發(fā)了用于比較EUV模型之間預(yù)測的基準和協(xié)議。這些將對今后的研究有用。到目前為止，通過將深度學習與大規(guī)?？茖W空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，研究幾乎沒有觸及到什么是可行的。數(shù)據(jù)科學和機器學習將在我們理解空間天氣起源的努力中，發(fā)揮越來越重要的作用。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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