過去一年，地球遭遇了 20 年來最強的地磁風暴，這場風暴因其強度異常，導致極光出現於美國南部地區，這些地區通常無法觀賞到極光。這類風暴對能源供應商來說通常是一個頭痛的問題，1989 年，加拿大魁北克省就因太陽的等離子體噴發而停電長達 9 小時。然而，這次美國和加拿大的電力公司已經做了更好的準備，並未出現重大服務中斷。

這一事件突顯了對抗地磁風暴的正確準備的重要性。過去幾年，NASA和IBM一直在努力為科學界及其他相關領域提供更好的太陽天氣預測方法。20日，他們發表了這項工作的成果──一個名為Surya的開源基礎模型。

Surya這個名字源自梵語，意指太陽。IBM 歐洲研究院愛爾蘭與英國區總監胡安·伯納貝-莫雷諾（Juan Bernabe-Moreno）將該系統形容為「太陽的AI望遠鏡」。IBM利用來自NASA自2010年以來使用的太陽動力學觀測衛星（SDO）九年的高解析度影像來訓練這個模型，這些影像包含大量未標記資料，透過自監督學習技術自行識別複雜太陽現象的模式。

▲ 訓練 Surya 所用的太陽動力學觀測衛星影像。（Source：NASA，下同）

Surya有效地將機器學習應用於太陽影像的解讀和預測，初步測試顯示，該模型在回答「未來24小時內會有太陽耀斑嗎？」這一問題時，比以往系統準確度提高了16%。此外，該模型還能生成SDO可能提前觀察到的視覺預測，並能基於觀察提早兩小時生成太陽影像的視覺預測，這對於基礎設施提供者來說可能是個遊戲改變者，因為他們在過去幾十年中一直在建設更具響應性的電網。

▲ 上排為實際觀測到的太陽活動，下排為 Surya 預測的太陽活動。

Surya是一個擁有3.66億參數的模型，這意味著它可以在較低性能的硬體上運行，提升普及性與整合性。但20日的公告頗具諷刺意味，因為它正值NASA的科學團隊面臨生存威脅之際。根據報導，美國總統川普在2026財年預算提案中，計劃將NASA的科學預算削減近一半，這將影響到包括太陽動力學觀測衛星在內的多個任務。根據《行星學會》（The Planetary Society）的分析，該任務的營運預算將從每年1,400萬美元削減至800萬美元。

雖然兩黨的政策制定者對此提案表示反對，但由於參議院和眾議院尚未就2026年的營運預算達成共識，且撥款截止日期迫在眉睫，NASA的未來仍然不確定。即使削減計畫未能實施，該機構仍將失去近4,000名員工，約占其工作人員的20%。

伯納貝-莫雷諾表示，Surya的成功離不開NASA的支持。他說：「從一開始，NASA的科學團隊就告訴我們模型應該做什麼，如何驗證模型，以及如何確保其穩健性。」

如果說資金狀況有什麼好的一面，那就是科學團隊的工作將繼續存在。伯納貝-莫雷諾表示：「這個模型的美在於我們創造了一種能力──如果你願意，可以稱之為AI平台。這種能力的應用超越了NASA。」

• IBM and NASA made an open-source AI model for predicting solar weather
• Nasa and IBM apply artificial intelligence to tackle solar digital disruption
• IBM’s new AI model makes predicting solar storms a breeze
• IBM’s and NASA’s Surya AI model is designed to predict the next ‘Carrington-class’ solar storm

（首圖來源：NASA）

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