IBM與NASA開源太陽圈物理AI模型Surya，更精準預測太陽風暴避免地球災損

IBM與NASA共同發布Surya，這是一款針對太陽圈物理（Heliophysics）研究設計的開源人工智慧基礎模型，現已在Hugging Face平臺公開。該模型能處理高解析度的太陽觀測資料，並應用於太陽風暴等太空天氣的預測。研究團隊同時釋出經整理的太陽圈物理資料集，提供學術界與產業界作為進一步研究與應用的基礎。

Surya的訓練資料來自NASA太陽動力學觀測臺（SDO）長達9年的高解析太陽影像，這些影像檔案尺寸比一般人工智慧訓練資料大上十倍，研究團隊因此採取多架構解決方案，以兼顧龐大資料處理與運算效率。模型支援多項太陽圈物理研究任務，包括太陽閃焰（耀斑）分類、太陽風速推估、EUV光譜預測以及活躍區域的出現分析。

在初步測試中，Surya在閃焰二元分類的準確率較既有方法提升約16％。此外，模型首次嘗試以影像形式標示閃焰可能發生的位置，最長可提前兩小時進行視覺化預測，對於需要即時反應的航太、電信與電力基礎設施而言，具備實際應用價值。目前資料還屬研究性質，後續仍需透過更多實際案例與資料加以驗證。

與Surya同步釋出的SuryaBench資料集涵蓋多個子領域，包括閃焰預測、太陽風、日冕外推（Coronal Extrapolation）、活躍區域分割與活躍區域出現，並提供SDO_training作為通用訓練集。部分資料集的時間範圍涵蓋2011年至2024年，以HDF5格式存放，單張解析度最高達4096×4096，適合高精度特徵學習與基準測試。

可靠的太陽天氣預測對現代基礎設施安全至關重要，強烈太陽活動可能影響衛星運行、航太任務、電網穩定度與通訊系統的可用性，甚至干擾GPS定位與航空導航。隨著人工智慧模型與開源資料集的釋出，研究人員與產業開發者可以在Hugging Face上直接存取並針對特定應用進行微調，建置符合需求的監測與預警系統。

這項發布是IBM與NASA長期合作計畫的一部分，雙方先前已共同釋出涵蓋氣候與天氣領域的Prithvi系列基礎模型，而Surya則將人工智慧應用範疇擴展至太陽圈物理，進一步展現人工智慧在太空天氣研究中的可能性。