近日，IBM中国宣布与美国国家航空航天局（NASA）联合推出了一款具有里程碑意义的开源基础模型——Surya。
这款以梵语中“太阳”命名的创新工具，能够理解高分辨率的太阳观测数据，并准确预测太阳活动对地球和太空技术可能造成的影响。它的问世为保护包括GPS导航、电网系统和电信网络在内的关键基础设施免受太阳天气变化的影响提供了全新解决方案。
太阳耀斑和日冕物质抛射等现象，不仅会摧毁卫星设备，还可能干扰航空导航系统，甚至引发大规模停电。对于在太空执行任务的宇航员来说，这些太阳活动更意味着严重的辐射威胁。随着人类对太空技术依赖程度的不断加深，以及深空探索计划的持续推进，建立准确可靠的太阳天气预报系统变得尤为迫切。
IBM研究院欧洲、英国及爱尔兰地区负责人Juan Bernabe-Moreno在谈到这一突破时表示：“Surya的发布堪称‘太空天气预报’领域的重大进展。就像我们为自然灾害制定应急预案一样，针对太阳风暴我们也需要提前做好准备方案。Surya带来的不仅是预测能力的提升，更是人类在科技层面保护自身免受太阳活动影响的重要转折。”
传统太阳天气预报主要依赖对太阳表面局部区域的卫星观测数据进行分析，这种局限性导致长期以来难以实现准确预测。而Surya通过深度学习技术，基于NASA提供的九年高分辨率太阳物理学数据集进行训练，显著提升了预测精度和范围。
在初期测试中，该模型已在太阳耀斑分类方面实现了16%的准确率提升，这一进步相较于传统方法具有里程碑意义。此外，Surya还首次实现了对太阳耀斑的可视化预测功能，能够生成高分辨率图像，提前两小时预判耀斑可能出现的具体位置。
Surya的训练数据来源于NASA太阳动力学天文台长达九年收集的高分辨率太阳观测资料。这些数据集的规模是传统AI训练数据的十倍之多，因此需要采用定制化的多架构解决方案来确保处理效率和效果。最终构建的模型在空间分辨率方面实现了重大突破，能够以前所未有的细节水平解析太阳活动特征。
此次Surya的发布是IBM与NASA长期合作的重要成果之一。双方此前已经在Hugging Face平台上发布了开源的Prithvi基础模型系列，其中包括地理空间模型和天气预测模型。去年，双方还推出了专门用于短期和长期天气及气候预测的Prithvi天气模型。
目前，Surya已在Hugging Face平台正式开源发布，旨在加速全球范围内AI驱动的太空天气研究进程。研究人员还特别整理发布了迄今为止规模最大的太阳物理学数据集，进一步推动了基于数据的太空天气预报研究。
如需了解更多信息，可访问以下链接：
https://huggingface.co/nasa-ibm-ai4science/Surya-1.0
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