AWS預測太陽風暴

原標題：AI大展身手！亞馬遜AWS未來將預測超級太陽風暴 一次可篩選1000個數據集

當太陽表面的干擾以每小時數百萬英里的速度拋棄輻射爆炸和帶電粒子爆發時，就會發生太陽風暴。足夠強烈的輻射爆炸會影響全球一半的無線電通信。而且，如果這種噴發（稱爲日冕物質拋射或CME）足夠強大，可以直接掃過地球的時候，可能會損壞衛星並使電網崩潰。

最近最著名的例子發生在1989年：當時高能CME使魁北克水電局的電網過載，導致加拿大和美國東部超過600萬人的電力中斷。

但這並不是太陽能做的最糟糕的事情。科學家和歷史學家指出1859年發生的卡林頓事件超級風暴，該事件對電報系統造成了嚴重破壞，還產生了極光現象。如果是在今天，一場如此大的風暴將對我們的有線（和無線）世界造成沉重打擊。

人類並非沒有防備太陽風暴的危險：像NASA的Solar Dynamics天文臺和Advanced Composition Explorer這樣的太陽觀測衛星可以提前足夠多地警告即將到來的CME，以便衛星運營商和電網管理者採取保護措施。美國國家海洋與大氣管理局（National Oceano and Atmospheric Administration）的太空天氣預測中心提供有關太空風暴的實時動態預測，就像美國國家氣象局（National Weather Service）針對更靠近地面的風暴一樣。

但是，隨着我們越來越依賴於衛星通信，準確地預測太空天氣將變得越來越重要。而且由於空間氣象衛星的激增，用於分析的數據量變得越來越龐大。

爲了應對大量數據並改善未來的風險評估，NASA正在使用Amazon Web Services的分析工具來一次篩選多達1,000個數據集，並訓練可以識別即將爆發的跡象的計算機模型。

正如亞馬遜博客文章中所述，NASA的方法將太陽風驅動器與地球周圍的磁場水平相關聯，從而找出數據中的異常現象。

NASA使用一種稱爲Amazon SageMaker的機器學習工具來使用內置的AWS Random Cut Forest算法訓練異常檢測模型。該算法爲每組數據點都提供了一個"異常評分"。其他AWS工具會跟蹤數據中的實時異常，並跟蹤它們與太陽風暴之間的聯繫。

該計劃使NASA可以彙總來自50多個衛星任務的數據，並開發可視化效果以進行進一步研究。科學家們已經能夠創建模擬卡林頓事件等超級風暴所必需的太陽現象的模擬。

領導華盛頓特區NASA總部項目的太陽物理學家珍妮特·科茲拉（Janet Kozyra）表示："太陽物理研究涉及使用許多儀器，通常是在不同的空間或地面觀測站中進行。數據很多，並且時間滯後等因素增加了複雜性，""藉助亞馬遜AWS，我們可以獲取超級風暴中的每一個數據，並利用我們檢測到的異常來改進可有效預測和分類超級風暴的模型。"

太陽超級暴風雨的發生時間與颶風發生的時間不同。太陽傾向於遵循11年的活動週期，這意味着下一個暴風季節將在2023-2026年左右。到那時，在AWS的幫助下，應該準備使用新的和改進的太空天氣預報模型。

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