極紫外觀測(左)和磁場(右)的合成圖。磁場線是使人識從模擬中獲得的，并顯示與EUV的太陽輪廓結構一致。信用:Jarolim et。磁場鋁，有新2023
（神秘的人工地球uux.cn）據(jù)斯科爾科沃科學技術研究所：格拉茨大學的科學家與Skoltech的研究人員合作，利用人工智能準實時模擬太陽高層大氣的使人識磁場，在太陽物理學方面取得了突破。太陽這項發(fā)表在《自然·天文學》上的磁場研究，為推進我們對太陽行為及其對太空天氣影響的有新理解帶來了巨大的希望。
太陽磁場是人工空間天氣的主要驅動力，它會對電力、使人識航空和我們的太陽天基技術等關鍵基礎設施造成損害。嚴重空間天氣事件的磁場主要來源是太陽活動區(qū)，即太陽黑子周圍的有新區(qū)域，在這些區(qū)域，強磁場穿過太陽表面出現(xiàn)。目前的觀測能力只允許我們測量太陽表面的磁場，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。
通過利用物理學信息神經網絡的功能，該團隊成功地將觀察數(shù)據(jù)與物理無力磁場模型相結合，提供了對觀察到的現(xiàn)象和控制太陽活動的底層物理學之間的聯(lián)系的全面理解。這種尖端方法標志著太陽物理學的一個重要里程碑，并為太陽的數(shù)值模擬開辟了新的機會。
研究人員模擬了一個觀察到的太陽活動區(qū)的演變，并展示了實時進行無力磁場模擬的能力。令人印象深刻的是，這個過程只需要不到12小時的計算時間來模擬一個為期五天的觀察系列。這種前所未有的速度使科學家能夠對太陽活動進行實時分析和預測，增強了我們預測空間天氣事件的能力。

模擬的磁場線，觀測到的表面磁場在底部。信用:Jarolim et。鋁，2023
該團隊進一步研究了日冕體積內自由磁能的時間演變，這與太陽上的太陽爆發(fā)事件有關，如日冕物質拋射——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。與極紫外觀測的比較證實了該方法的穩(wěn)健性和準確性。至關重要的是，研究結果揭示了自由磁能在空間和時間上的顯著損耗，這與觀測到的太陽噴發(fā)直接相關。
首席研究員羅伯特·賈洛林(Robert Jarolim)表示，“我們在這種情況下使用人工智能代表了一次變革性的飛躍。使用人工智能技術進行數(shù)值模擬使我們能夠更好地整合觀測數(shù)據(jù)，并具有進一步提高模擬能力的巨大潛力。”
Skoltech副教授Tatiana Podlachikova說:“計算速度對于改善空間天氣預報和增進我們對太陽行為的了解具有重要意義。”
這項由格拉茨和斯科爾泰克大學的科學家進行的研究代表了太陽物理學領域的一個顯著進步。通過利用人工智能和物理學神經網絡的力量，他們實現(xiàn)了對太陽日冕磁場的實時模擬，徹底改變了我們理解太陽活動的能力。