NASA和IBM合作创建了Surya，这是一种新的人工智能模型，旨在预测太阳能耀斑。苏里亚（Surya）最近揭幕，旨在提高预测准确性，并提出对潜在地磁风暴的早期警告。该模型旨在通过利用先进的AI技术来分析太阳能活动来改善现有的预测方法。
2022年1月5日，记录了X 1.2级太阳耀斑，突出了Surya旨在预测的事件类型。当前的太阳火光预测取决于监测太阳的工具和国家海洋和大气管理局（NOAA），可通过其太空天气预测中心预测潜在的地球影响。苏里亚（Surya）代表着精炼和加快这一过程的努力。
苏里亚（Surya）以梵语“太阳”（Sun）的名字命名，是一种3.66亿参数AI模型，用于分析太阳现象。 IBM强调该模型是开源的，可以在 github，鼓励科学界的进一步发展和探索。 GitHub页面指出，该模型“通过时空变压器学习通用太阳能表示，从而在太阳耀斑预测，主动区域分割，太阳风预测和EUV光谱建模中实现了最先进的性能。”
AI模型使用有关太阳的大量数据来预测可能影响地球的太阳耀斑之类的事件。 IBM报告说，Surya是使用NASA太阳能动态天文台（SDO）的数据进行培训的，该天文台（SDO）自2010年以来一直在监视太阳。来自八个其他研究中心的数据也为模型的培训数据集提供了贡献，为分析创造了全面的基础。
西南研究所的太阳能物理学家，苏里亚（Surya）的首席研究员安德烈斯·穆尼兹·贾拉米洛（AndrésMuñoz-Jaramillo）表示：“我们希望给地球提供最长的交货时间。”他补充说：“我们的希望是，该模型已经学会了随着时间的流逝，恒星演变背后的所有关键过程，以便我们可以提取可行的见解。”主要目的是提供更高级的警告，以了解太阳耀斑引起的地磁风暴。
改善对地磁风暴的预测可能会导致较早的Auroras警报。由于Auroras是由于地磁风暴与地球磁场的相互作用而导致的，因此可以提前进一步获得Auroras的知识。建立了太阳动态天文台，以了解太阳的潜在物理。 IBM表示，该领域的进展是逐渐的，对太阳能活动的完全理解仍然难以捉摸。
在使用Surya之前，NASA使用指标，例如太阳电晕中的光闪光来预测太阳耀斑。 NOAA还采用了自己的预测方法，根据IBM，该方法通常表现良好，但有局限性。 IBM建议，Surya的包容性可以提高太阳耀斑预测的准确性和及时性。 IBM与NASA科学合作总监JuanBernabé-Moreno说：“自2023年以来，我们一直在这一旅程中推动NASA的技术限制，从而提供了开拓性的基础AI模型，以获得对我们星球地球前所未有的理解。” Bernabé-Moreno补充说：“与Surya一起，我们创建了第一个看着阳光并预测其心情的基础模型。”
