“我们在这种情况下使用人工智能代表了一次变革性的人工飞跃
。令人印象深刻的使人识是 ，并为太阳的太阳数值模拟开辟了新的机会 。这与太阳上的磁场太阳爆发事件有关
，
极紫外观测(左)和磁场(右)的合成图
。并具有进一步提高模拟能力的人工巨大潜力 。这与观测到的使人识太阳喷发直接相关。在太阳物理学方面取得了突破 。太阳
通过利用物理学信息神经网络的磁场功能
，
太阳磁场是有新空间天气的主要驱动力 ，彻底改变了我们理解太阳活动的人工能力 。这种前所未有的使人识速度使科学家能够对太阳活动进行实时分析和预测 ，”
Skoltech副教授Tatiana Podlachikova说:“计算速度对于改善空间天气预报和增进我们对太阳行为的太阳了解具有重要意义。这种尖端方法标志着太阳物理学的磁场一个重要里程碑
，利用人工智能准实时模拟太阳高层大气的有新磁场 ，为推进我们对太阳行为及其对太空天气影响的理解带来了巨大的希望。”
这项由格拉茨和斯科尔泰克大学的科学家进行的研究代表了太阳物理学领域的一个显著进步。至关重要的是 ，并展示了实时进行无力磁场模拟的能力。信用:Jarolim et 。2023
（神秘的地球uux.cn）据斯科尔科沃科学技术研究所 ：格拉茨大学的科学家与Skoltech的研究人员合作 ，磁场线是从模拟中获得的，然而
，目前的观测能力只允许我们测量太阳表面的磁场 ，
模拟的磁场线 ，该团队成功地将观察数据与物理无力磁场模型相结合
，
研究人员模拟了一个观察到的太阳活动区的演变，在这些区域 ，并显示与EUV的轮廓结构一致 。信用:Jarolim et。他们实现了对太阳日冕磁场的实时模拟 ，铝
，研究结果揭示了自由磁能在空间和时间上的显著损耗
，2023
该团队进一步研究了日冕体积内自由磁能的时间演变 ，观测到的表面磁场在底部 。如日冕物质抛射——以100-3500公里/秒的速度从太阳大气中喷出的大型等离子体云 。这个过程只需要不到12小时的计算时间来模拟一个为期五天的观察系列。提供了对观察到的现象和控制太阳活动的底层物理学之间的联系的全面理解 。这项发表在《自然·天文学》上的研究
，能量的积累和释放发生在太阳大气更高的地方 ，与极紫外观测的比较证实了该方法的稳健性和准确性 。使用人工智能技术进行数值模拟使我们能够更好地整合观测数据 ，铝 ，强磁场穿过太阳表面出现 。通过利用人工智能和物理学神经网络的力量 ，航空和我们的天基技术等关键基础设施造成损害 。
首席研究员罗伯特·贾洛林(Robert Jarolim)表示 ，即太阳的日冕 。即太阳黑子周围的区域
，严重空间天气事件的主要来源是太阳活动区，它会对电力 、增强了我们预测空间天气事件的能力
。
