要點:
美國宇航局NASA的研究人員利用人工智能模型分析太陽風暴數據，開發出一種早期預警系統，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。科學家們隨后開始訓練一個深度學習模型，將其命名為DAGGER，該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，并且每分鐘可以做出一個預測。這種結合了預測速度和能力的太陽風暴預警系統，使DAGGER成為了預測和准確應對太陽風暴潛在危險的一個重大進步。
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下一次太陽活動高峰期就在2025年? 誰來保護地球免受一系列自然災害的發生？特別是太陽風暴對地球帶來的傷害？人類面對自然帶來的災難，唯有進行預測來防御。就在上周NASA發布了一個名為DAGGER的人工智能系統。該系統結合了人工智能AI和NASA衛星數據的新型計算機模型，這樣就可以做到對危險的太空天氣發出警報。
據NASA報道稱，該模型使用了人工智能來分析航天器對太陽風（來自太陽的持續不斷的物質流）的測量，并預測即將發生的會襲擊地球上任何地方的太陽風暴，并提前30分鐘發出警告。這可以提供足夠多的時間來為這些風暴做准備，并防止對電網和其他關鍵基礎設施造成嚴重影響。
曆史太陽風暴帶來的破壞性有很多，它導致大面積停電 ，使成千上萬的人陷入黑暗，導致學校和企業關閉。例如發生在1859年卡林頓事件，是有記錄以來最強烈的太陽風暴，它在電報站引發火災并阻止了信息的發送。如果卡林頓事件發生在今天，將會對全球產生更嚴重的影響，例如大范圍的電力中斷、持續停電和全球通信中斷。這種技朮混亂可能會削弱經濟并危及全世界人民的安全和生計。
太陽黑子活動周期為11年，而下一次太陽活動高峰期就在2025年！因此利用人工智能來提前預警將越來越有助於為太陽風暴做准備。為此，由一個國際研究團隊組成的團隊開發了一種名為DAGGER（正式名稱為“深度學習地磁擾動”）的計算機模型，可以在全球范圍內的地磁擾動發生前30分鐘快速准確地進行預測。
觀點1
DAGGER的計算機代碼是開源的，這意味着它可以被電網運營商、衛星控制器和電信公司釆用。美國國家航空航天局表示，DAGGER提供的預警可以讓公司和政府有時間保護其基礎設施免受即將到來的太陽風暴的影響。“有了像DAGGER這樣的模型，有一天可能會有太陽風暴警報器在世界各地的發電站和衛星控制中心發出警報，就像龍卷風警報器在美國城鎮和城市威脅陸地天氣之前發出警報一樣，”美國宇航局說，人工智能曾被用於太陽風暴預測技朮，但這是第一次將人工智能和實時衛星數據一起用於進行高級預測。
人工智能技朮可以提高預測的准確性和效率。由於太陽風暴是一個非常復雜的現象，傳統的預測方法可能需要耗費大量的時間和資源。而人工智能技朮可以快速處理大量的數據，并從中找到最優的預測模型，以提高預測的准確性和效率，可以提供更好的預警和預防措施。通過准確地預測太陽耀斑的發生時間和強度，我們可以提前做好防范措施，保護電力設施、通信系統和衛星等關鍵基礎設施，減少對社會和經濟的影響。
這也再一次證明了，我們已經步入人工智能時代，究竟未來人工智能還可以幫助人類社會到達到一個什么樣的巔峰呢？
觀點2
依賴人工智能預測太陽風暴的風險有几個方面。首先，太陽風暴是一個復雜的自然現象，其產生的機制和過程非常復雜，涉及許多不同的物理過程。因此，建立准確的預測模型需要對這些過程有深入的了解。雖然人工智能技朮可以幫助我們處理大量的數據，但如果我們對這些過程缺乏理解，那么預測結果可能會出現誤差和不准確性。
其次，人工智能技朮的預測結果受到其訓練數據集的影響。如果訓練數據集中包含錯誤或不准確的數據，那么預測結果也可能存在誤差。此外，如果訓練數據集不夠充分或不足夠代表當前的太陽活動情況，那么預測結果也可能不准確。
第三，太陽活動具有一定的隨機性和不確定性。即使我們使用最先進的人工智能技朮，也無法完全消除預測結果的不確定性。因此，在使用預測結果做出決策時，我們必須注意這種不確定性，并考慮制定相應的應對措施。
第四，如果我們過度依賴人工智能技朮來預測太陽風暴，可能會忽略其他因素的影響。例如，其他自然現象（如地球磁場的變化）可能會影響太陽活動的強度和規律性，但這些因素可能不在預測模型的考慮范圍內。
綜上所述，盡管人工智能技朮可以幫助我們預測太陽風暴，但我們必須注意其不確定性和局限性，并考慮多方面的因素。最好將人工智能技朮作為預測模型的一部分，而不是唯一的決策依據。同時，我們也需要繼續深入了解太陽風暴的物理機制和特徵，以提高預測的准確性和可靠性。
