美國宇航局如何利用人工智能為太陽風暴做准備?

美国宇航局如何利用人工智能为太阳风暴做准备?

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狂呼社論 Convo Social 科技 Tech


要点:
美国宇航局NASA的研究人员利用人工智能模型分析太阳风暴数据,开发出一种早期预警系统,可以在太阳风暴对地球造成潜在灾难性影响之前,给予地球约30 分钟的预警时间。科学家们随后开始训练一个深度学习模型,将其命名为DAGGER,该算法可以在不到一秒钟内预测一场太阳风暴事件的严重程度和方向,并且每分钟可以做出一个预测。这种结合了预测速度和能力的太阳风暴预警系统,使DAGGER成为了预测和准确应对太阳风暴潜在危险的一个重大进步。

在“速食”成为主流的视听传播时代,社会每天都在产生大量信息。而应该探讨的深度,却永不止于话题或事件本身。我们一起,从社会发展中洞察有价值、有趣、有争论点的生活方式及现象。

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下一次太阳活动高峰期就在2025年? 谁来保护地球免受一系列自然灾害的发生?特别是太阳风暴对地球带来的伤害?人类面对自然带来的灾难,唯有进行预测来防御。就在上周NASA发布了一个名为DAGGER的人工智能系统。该系统结合了人工智能AI和NASA卫星数据的新型计算机模型,这样就可以做到对危险的太空天气发出警报。

据NASA报道称,该模型使用了人工智能来分析航天器对太阳风(来自太阳的持续不断的物质流)的测量,并预测即将发生的会袭击地球上任何地方的太阳风暴,并提前30分钟发出警告。这可以提供足够多的时间来为这些风暴做准备,并防止对电网和其他关键基础设施造成严重影响。

历史太阳风暴带来的破坏性有很多,它导致大面积停电,使成千上万的人陷入黑暗,导致学校和企业关闭。例如发生在1859年卡林顿事件,是有记录以来最强烈的太阳风暴,它在电报站引发火灾并阻止了信息的发送。如果卡林顿事件发生在今天,将会对全球产生更严重的影响,例如大范围的电力中断、持续停电和全球通信中断。这种技术混乱可能会削弱经济并危及全世界人民的安全和生计。

太阳黑子活动周期为11年,而下一次太阳活动高峰期就在2025年!因此利用人工智能来提前预警将越来越有助于为太阳风暴做准备。为此,由一个国际研究团队组成的团队开发了一种名为DAGGER(正式名称为“深度学习地磁扰动”)的计算机模型,可以在全球范围内的地磁扰动发生前30分钟快速准确地进行预测。

观点1

DAGGER的计算机代码是开源的,这意味着它可以被电网运营商、卫星控制器和电信公司釆用。美国国家航空航天局表示,DAGGER提供的预警可以让公司和政府有时间保护其基础设施免受即将到来的太阳风暴的影响。 “有了像DAGGER这样的模型,有一天可能会有太阳风暴警报器在世界各地的发电站和卫星控制中心发出警报,就像龙卷风警报器在美国城镇和城市威胁陆地天气之前发出警报一样,”美国宇航局说,人工智能曾被用于太阳风暴预测技术,但这是第一次将人工智能和实时卫星数据一起用于进行高级预测。

人工智能技术可以提高预测的准确性和效率。由于太阳风暴是一个非常复杂的现象,传统的预测方法可能需要耗费大量的时间和资源。而人工智能技术可以快速处理大量的数据,并从中找到最优的预测模型,以提高预测的准确性和效率,可以提供更好的预警和预防措施。通过准确地预测太阳耀斑的发生时间和强度,我们可以提前做好防范措施,保护电力设施、通信系统和卫星等关键基础设施,减少对社会和经济的影响。

这也再一次证明了,我们已经步入人工智能时代,究竟未来人工智能还可以帮助人类社会到达到一个什么样的巅峰呢?

观点2

依赖人工智能预测太阳风暴的风险有几个方面。首先,太阳风暴是一个复杂的自然现象,其产生的机制和过程非常复杂,涉及许多不同的物理过程。因此,建立准确的预测模型需要对这些过程有深入的了解。虽然人工智能技术可以帮助我们处理大量的数据,但如果我们对这些过程缺乏理解,那么预测结果可能会出现误差和不准确性。

其次,人工智能技术的预测结果受到其训练数据集的影响。如果训练数据集中包含错误或不准确的数据,那么预测结果也可能存在误差。此外,如果训练数据集不够充分或不足够代表当前的太阳活动情况,那么预测结果也可能不准确。

第三,太阳活动具有一定的随机性和不确定性。即使我们使用最先进的人工智能技术,也无法完全消除预测结果的不确定性。因此,在使用预测结果做出决策时,我们必须注意这种不确定性,并考虑制定相应的应对措施。

第四,如果我们过度依赖人工智能技术来预测太阳风暴,可能会忽略其他因素的影响。例如,其他自然现象(如地球磁场的变化)可能会影响太阳活动的强度和规律性,但这些因素可能不在预测模型的考虑范围内。

综上所述,尽管人工智能技术可以帮助我们预测太阳风暴,但我们必须注意其不确定性和局限性,并考虑多方面的因素。最好将人工智能技术作为预测模型的一部分,而不是唯一的决策依据。同时,我们也需要继续深入了解太阳风暴的物理机制和特征,以提高预测的准确性和可靠性。

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