極紫外觀測(cè)(左)和磁場(chǎng)(右)的合成圖。磁場(chǎng)線是使人識(shí)從模擬中獲得的，并顯示與EUV的太陽輪廓結(jié)構(gòu)一致。信用:Jarolim et。磁場(chǎng)鋁，有新2023
（神秘的人工地球uux.cn）據(jù)斯科爾科沃科學(xué)技術(shù)研究所：格拉茨大學(xué)的科學(xué)家與Skoltech的研究人員合作，利用人工智能準(zhǔn)實(shí)時(shí)模擬太陽高層大氣的使人識(shí)磁場(chǎng)，在太陽物理學(xué)方面取得了突破。太陽這項(xiàng)發(fā)表在《自然·天文學(xué)》上的磁場(chǎng)研究，為推進(jìn)我們對(duì)太陽行為及其對(duì)太空天氣影響的有新理解帶來了巨大的希望。
太陽磁場(chǎng)是人工空間天氣的主要驅(qū)動(dòng)力，它會(huì)對(duì)電力、使人識(shí)航空和我們的太陽天基技術(shù)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施造成損害。嚴(yán)重空間天氣事件的磁場(chǎng)主要來源是太陽活動(dòng)區(qū)，即太陽黑子周圍的有新區(qū)域，在這些區(qū)域，強(qiáng)磁場(chǎng)穿過太陽表面出現(xiàn)。目前的觀測(cè)能力只允許我們測(cè)量太陽表面的磁場(chǎng)，然而，能量的積累和釋放發(fā)生在太陽大氣更高的地方，即太陽的日冕。
通過利用物理學(xué)信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，該團(tuán)隊(duì)成功地將觀察數(shù)據(jù)與物理無力磁場(chǎng)模型相結(jié)合，提供了對(duì)觀察到的現(xiàn)象和控制太陽活動(dòng)的底層物理學(xué)之間的聯(lián)系的全面理解。這種尖端方法標(biāo)志著太陽物理學(xué)的一個(gè)重要里程碑，并為太陽的數(shù)值模擬開辟了新的機(jī)會(huì)。
研究人員模擬了一個(gè)觀察到的太陽活動(dòng)區(qū)的演變，并展示了實(shí)時(shí)進(jìn)行無力磁場(chǎng)模擬的能力。令人印象深刻的是，這個(gè)過程只需要不到12小時(shí)的計(jì)算時(shí)間來模擬一個(gè)為期五天的觀察系列。這種前所未有的速度使科學(xué)家能夠?qū)μ柣顒?dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，增強(qiáng)了我們預(yù)測(cè)空間天氣事件的能力。

模擬的磁場(chǎng)線，觀測(cè)到的表面磁場(chǎng)在底部。信用:Jarolim et。鋁，2023
該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步研究了日冕體積內(nèi)自由磁能的時(shí)間演變，這與太陽上的太陽爆發(fā)事件有關(guān)，如日冕物質(zhì)拋射——以100-3500公里/秒的速度從太陽大氣中噴出的大型等離子體云。與極紫外觀測(cè)的比較證實(shí)了該方法的穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性。至關(guān)重要的是，研究結(jié)果揭示了自由磁能在空間和時(shí)間上的顯著損耗，這與觀測(cè)到的太陽噴發(fā)直接相關(guān)。
首席研究員羅伯特·賈洛林(Robert Jarolim)表示，“我們?cè)谶@種情況下使用人工智能代表了一次變革性的飛躍。使用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)值模擬使我們能夠更好地整合觀測(cè)數(shù)據(jù)，并具有進(jìn)一步提高模擬能力的巨大潛力。”
Skoltech副教授Tatiana Podlachikova說:“計(jì)算速度對(duì)于改善空間天氣預(yù)報(bào)和增進(jìn)我們對(duì)太陽行為的了解具有重要意義。”
這項(xiàng)由格拉茨和斯科爾泰克大學(xué)的科學(xué)家進(jìn)行的研究代表了太陽物理學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)顯著進(jìn)步。通過利用人工智能和物理學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的力量，他們實(shí)現(xiàn)了對(duì)太陽日冕磁場(chǎng)的實(shí)時(shí)模擬，徹底改變了我們理解太陽活動(dòng)的能力。

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