根據《太空天氣》雜志上的一篇新論文，一種新的機器學習計算機模型可以準確地預測風暴發(fā)生前兩天由范艾倫帶引起的破壞性輻射風暴，這是迄今為止最先進的通知。

洛斯阿拉莫斯國家實驗室的太空科學家，岳校長岳晨說：“范艾倫帶的輻射風暴可能損壞甚至擊落在地球上中高海拔軌道上運行的衛(wèi)星，但預測這些風暴一直是一個挑戰(zhàn)。” NASA和NOAA共同資助的項目的研究人員。“鑒于提供了有關太空天氣的重要數據的Van Allen探測器最近已脫離軌道，我們不再能夠直接測量外電子輻射帶中發(fā)生的事情。我們的新模型使用現有數據集來“學習”模式并預測未來的風暴，以便衛(wèi)星運營商可以采取保護措施，包括暫時關閉部分甚至整個衛(wèi)星，以免造成損害。”

這個關于地球外部范艾倫帶內兆電子伏(MeV)電子的預測模型是建立在先前模型的基礎上的，該模型可以提前一天成功地預測輻射風暴。這個稱為PreMevE 2.0的新模型通過合并上游的太陽風速來改善預報。它通過訓練來自NOAA和Los Alamos衛(wèi)星的現有數據集來預測未來的事件，以學習電子行為的重要模式。

洛斯·阿拉莫斯(Los Alamos)的計算科學家林友佐(Youzuo Lin)解釋說：“我們期望類似的模式將來會展現出來，因此我們的模型能夠通過捕獲一些關鍵特征作為未來事件的先兆進行預測，”學習模型的算法。

“通過使用多種機器學習算法測試模型，這項工作證實了MeV電子的可預測性，以及使用低地球軌道電子觀測來進行預測的魯棒性，” Chen補充說。“此外，這項工作中建立的框架使我們能夠輕松地包含更多輸入參數，以在下一步預測更多的高能電子。”

為PreMevE 2.0開發(fā)的機器學習框架還可以應用到許多使用時間相關測量的廣泛應用中，例如捕獲大量地震時間序列數據中的地震模式，從而能夠從嘈雜的環(huán)境中檢測出小地震。