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广阔的空间，稀疏的数据：人工智能应对双空间天气挑战
现代机器学习和人工智能方法可以帮助太阳物理学研究人员和空间天气预报员克服观测不足和极端事件不频繁造成的限制。
来源:Eos杂志影响地球及其行星邻居的太阳活动涵盖了广泛的现象，从稳定的太阳风和行星际磁场到太阳耀斑、日冕物质抛射 (CME) 和太阳高能粒子 (SEP) 事件等极端事件。这些空间天气现象以复杂的方式与行星磁层和大气层相互作用。在地球上，我们看到了令人惊叹的极光舞动的光芒，以及对电信、导航和能源基础设施的不那么频繁但有时严重的破坏。
预测整个日光层（受太阳风影响的区域）的状况、了解日地相互作用的多样性以及预测太空天气事件（无论是良性的还是潜在危险的）的到来都是一项巨大的挑战。
日地挑战需要在数千万公里的行星际空间中跟踪和预测各种条件——从常规、安静到罕见和极端。
太阳耀斑发出向各个方向传播的电磁辐射。相比之下，CME 和 SEP 事件的传播取决于它们在太阳上的源位置以及由太阳风向外携带的日光层磁场。这些事件对磁层系统的影响进一步取决于 SEP 中的粒子能量和强度以及 CME 中的粒子速度和磁场方向。因此，日地挑战需要在数千万公里的行星际空间中跟踪和预测从常规和安静到罕见和极端的条件。
即使有了所有这些数据，太阳和地球之间的巨大空间仍然对我们的预测能力构成了主要障碍。另一个障碍是数据是由在不同地点和时间运行的不同仪器获得的。这些因素结合在一起形成了独特的数据稀疏性挑战，使大规模分析变得复杂。