【热门】AI大展身手！亚马逊AWS未来将预测超级太阳风暴 一次可筛选1000个数据

原题: ai大显身手！ 亚马逊的未来预计超级太阳风暴可以一次筛选1000个数据集源——前瞻网。

如果太阳表面的干涉以每小时数百万英里的速度放射爆炸或抛弃带电粒子爆炸，就会发生太阳风暴。 充分的放射线爆炸会影响世界一半的无线通信。 而且，如果这样的喷出(称为冠状病毒物质投射和cme )足够强大，在能够直接扫地的情况下，有可能破坏卫星，瓦解电网。

最近最有名的例子发生在1989年:当时的高能cme使魁北克省水电站的电网过载，加拿大和美国东部的600多万电力被切断。

但这不是太阳能制造的最坏的事件。 科学家和历史学家指出了1859年发生的卡林顿事件的超级暴风雨，给电报系统带来了严重的破坏，还发生了极光现象。 如果是今天的话，这么大的暴风雨会给我们的有线(和无线)世界带来很大的打击。

人类没有防备太阳暴风雨的危险: nasa的solar dynamics天文台和高级组合浏览器等太阳观测卫星必须向未来的cme发出足够的警告，以便卫星运营商和电网管理员采取保护措施 美国海洋和大气管理局( nationaloceanoandatmosphericadministration )的太空天气预测中心与太空暴风雨有关，如美国气象局( national weather service )

但是，随着我们越来越依赖卫星通信，正确预测太空的天气变得越来越重要。 另外，由于空之间气象卫星的急剧增加，用于解体的数据量变得庞大。

为了应对大量数据和改善未来的风险判断，nasa训练了一种计算机模型，可以使用amazon web services的分析工具一次筛选多达1，000个数据集，识别爆炸迹象。

正如亚马逊博客副本中所述，nasa的方法是将太阳风驱动器与地球周围的磁场水平相关联，发现数据中的异常现象。

nasa使用一种称为amazon sagemaker的机器学习工具，使用内置的aws random cut forest算法训练异常检测模型。 该算法为每组数据点提供异常得分。 其他aws工具跟踪数据中的实时异常并跟踪与太阳风暴的联系。

该计划使nasa能够汇总来自50多个卫星任务的数据，并为进一步研究开发可视化效果。 科学家们可以制作模拟卡林顿事件等超级暴风雨所需的太阳现象的模拟。

领导华盛顿特区NASA总部项目的太阳物理学家珍妮特·科兹拉说:“太阳物理研究与多台机器的采用有关，一般在不同空之间和地面观测所进行。 他说:“数据多，时间延迟等因素多而复杂”，“在亚马逊aws上，可以取得超岚的所有数据，利用检测出的异常，改善能更有效地预测和分类超岚的模型。”

太阳超级暴风雨的发生时间和飓风的发生时间不同。 太阳倾向于遵循11年的活动周期。 这意味着下一个暴风季节将在2023年到2026年左右。 到那时，在aws的帮助下，将采用新的和改进的太空天气预报模型。

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