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AWS借AI了解有关太阳超级风暴的早期预警信号

美国宇航局(NASA)正与亚马逊云计算服务部门“AWS专业服务团队”(AWS PS)和“亚马逊机器学习解决方案实验室”(MLSL)合作,希望借助人工智能(AI)来了解更多有关太阳超级风暴的早期预警信号。

通过这项合作,如果有一天太阳发出足以破坏卫星的辐射波,则亚马逊网络服务很可能会在阻止其破坏性的过程中发挥作用。

太阳风暴是指太阳上的剧烈爆发活动,及其在日地空间引发的一系列强烈扰动。当太阳表面的扰动产生的大量辐射和带电粒子,以每小时数百万英里的速度喷发时,太阳风暴就会发生。它会影响到半个地球以上的无线电通讯,甚至可能破坏卫星,并摧毁电网。

例如,198九年发生的一场强太阳风暴导致加拿大魁北克和美国东部出现大规模断电,600万人陷入黑暗之中。这还不是最糟糕的,科学家和历史学家指出,1859年的超级风暴“卡林顿事件”(Carrington Event)还对电报系统造成了严重破坏。而今天,如此规模的风暴将对我们的有线和无线世界造成沉重打击。

 

AWS借AI了解有关太阳超级风暴的早期预警信号

 

正如亚马逊博客文章中所述,NASA的方法将太阳风驱动器与地球周围的磁场水平相关联,从而找出数据中的异常现象。

NASA使用一种称为Amazon SageMaker的机器学习工具来使用内置的AWS Random Cut Forest算法训练异常检测模型。该算法为每组数据点都提供了一个“异常评分”。其他AWS工具会跟踪数据中的实时异常,并跟踪它们与太阳风暴之间的联系。

该计划使NASA可以汇总来自50多个卫星任务的数据,并开发可视化效果以进行进一步研究。科学家们已经能够创建模拟卡林顿事件等超级风暴所必需的太阳现象的模拟。

领导华盛顿特区NASA总部项目的太阳物理学家珍妮特·科兹拉(Janet Kozyra)表示:“太阳物理研究涉及使用许多仪器,通常是在不同的空间或地面观测站中进行。数据很多,并且时间滞后等因素增加了复杂性,”“借助亚马逊AWS,我们可以获取超级风暴中的每一个数据,并利用我们检测到的异常来改进可有效预测和分类超级风暴的模型。”

太阳超级暴风雨的发生时间与飓风发生的时间不同。太阳倾向于遵循11年的活动周期,这意味着下一个暴风季节将在2023-2026年左右。到那时,在AWS的帮助下,应该准备使用新的和改进的太空天气预报模型。

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