太陽 AI 望遠鏡 Surya 誕生，地磁風暴預測準確度大幅提升
過去一年，地球遭遇了 20 年來最強的地磁風暴，這場風暴因其強度異常，導致極光出現於美國南部地區，這些地區通常無法觀賞到極光。這類風暴對能源供應商來說通常是一個頭痛的問題，1989 年，加拿大魁北克省就因太陽的等離子體噴發而停電長達 9 小時。然而，這次美國和加拿大的電力公司已經做了更好的準備，並未出現重大服務中斷。
這一事件突顯了對抗地磁風暴的正確準備的重要性。過去幾年，NASA和IBM一直在努力為科學界及其他相關領域提供更好的太陽天氣預測方法。20日，他們發表了這項工作的成果──一個名為Surya的開源基礎模型。
Surya這個名字源自梵語，意指太陽。IBM 歐洲研究院愛爾蘭與英國區總監胡安·伯納貝-莫雷諾（Juan Bernabe-Moreno）將該系統形容為「太陽的AI望遠鏡」。IBM利用來自NASA自2010年以來使用的太陽動力學觀測衛星（SDO）九年的高解析度影像來訓練這個模型，這些影像包含大量未標記資料，透過自監督學習技術自行識別複雜太陽現象的模式。
▲ 訓練 Surya 所用的太陽動力學觀測衛星影像。（Source：NASA，下同）
Surya有效地將機器學習應用於太陽影像的解讀和預測，初步測試顯示，該模型在回答「未來24小時內會有太陽耀斑嗎？」這一問題時，比以往系統準確度提高了16%。此外，該模型還能生成SDO可能提前觀察到的視覺預測，並能基於觀察提早兩小時生成太陽影像的視覺預測，這對於基礎設施提供者來說可能是個遊戲改變者，因為他們在過去幾十年中一直在建設更具響應性的電網。
▲ 上排為實際觀測到的太陽活動，下排為 Surya 預測的太陽活動。
Surya是一個擁有3.66億參數的模型，這意味著它可以在較低性能的硬體上運行，提升普及性與整合性。但20日的公告頗具諷刺意味，因為它正值NASA的科學團隊面臨生存威脅之際。根據報導，美國總統川普在2026財年預算提案中，計劃將NASA的科學預算削減近一半，這將影響到包括太陽動力學觀測衛星在內的多個任務。根據《行星學會》（The Planetary Society）的分析，該任務的營運預算將從每年1,400萬美元削減至800萬美元。
雖然兩黨的政策制定者對此提案表示反對，但由於參議院和眾議院尚未就2026年的營運預算達成共識，且撥款截止日期迫在眉睫，NASA的未來仍然不確定。即使削減計畫未能實施，該機構仍將失去近4,000名員工，約占其工作人員的20%。
伯納貝-莫雷諾表示，Surya的成功離不開NASA的支持。他說：「從一開始，NASA的科學團隊就告訴我們模型應該做什麼，如何驗證模型，以及如何確保其穩健性。」
如果說資金狀況有什麼好的一面，那就是科學團隊的工作將繼續存在。伯納貝-莫雷諾表示：「這個模型的美在於我們創造了一種能力──如果你願意，可以稱之為AI平台。這種能力的應用超越了NASA。」
IBM and NASA made an open-source AI model for predicting solar weather
Nasa and IBM apply artificial intelligence to tackle solar digital disruption
IBM’s and NASA’s Surya AI model is designed to predict the next ‘Carrington-class’ solar storm
（首圖來源：NASA）