AI大展身手！亚马逊AWS未来将预测超级太阳风暴一次可筛选1000个数据集( 二 )_当太阳表面的干扰以每小时数百万英里的

但是，随着我们越来越依赖于卫星通信，准确地预测太空天气将变得越来越重要。而且由于空间气象卫星的激增，用于分析的数据量变得越来越庞大。

为了应对大量数据并改善未来的风险评估， NASA正在使用Amazon Web Services的分析工具来一次筛选多达1000个数据集，并训练可以识别即将爆发的迹象的计算机模型。

正如亚马逊博客文章中所述， NASA的方法将太阳风驱动器与地球周围的磁场水平相关联，从而找出数据中的异常现象。

NASA使用一种称为Amazon SageMaker的机器学习工具来使用内置的AWS Random Cut Forest算法训练异常检测模型。该算法为每组数据点都提供了一个“异常评分” 。其他AWS工具会跟踪数据中的实时异常，并跟踪它们与太阳风暴之间的联系。

该计划使NASA可以汇总来自50多个卫星任务的数据，并开发可视化效果以进行进一步研究。科学家们已经能够创建模拟卡林顿事件等超级风暴所必需的太阳现象的模拟。

领导华盛顿特区NASA总部项目的太阳物理学家珍妮特·科兹拉（Janet Kozyra）表示：“太阳物理研究涉及使用许多仪器，通常是在不同的空间或地面观测站中进行。数据很多，并且时间滞后等因素增加了复杂性， ”“借助亚马逊AWS ，我们可以获取超级风暴中的每一个数据，并利用我们检测到的异常来改进可有效预测和分类超级风暴的模型。 ”