原題: ai大顯身手！ 亞馬遜的未來預計超級太陽風暴可以一次篩選1000個數據集源——前瞻網。

如果太陽表面的干涉以每小時數百萬英里的速度放射爆炸或拋棄帶電粒子爆炸，就會發生太陽風暴。 充分的放射線爆炸會影響世界一半的無線通信。 而且，如果這樣的噴出(稱為冠狀病毒物質投射和cme )足夠強大，在能夠直接掃地的情況下，有可能破壞衛星，瓦解電網。

最近最有名的例子發生在1989年:當時的高能cme使魁北克省水電站的電網過載，加拿大和美國東部的600多萬電力被切斷。

但這不是太陽能制造的最壞的事件。 科學家和歷史學家指出了1859年發生的卡林頓事件的超級暴風雨，給電報系統帶來了嚴重的破壞，還發生了極光現象。 如果是今天的話，這么大的暴風雨會給我們的有線(和無線)世界帶來很大的打擊。

人類沒有防備太陽暴風雨的危險: nasa的solar dynamics天文臺和高級組合瀏覽器等太陽觀測衛星必須向未來的cme發出足夠的警告，以便衛星運營商和電網管理員采取保護措施 美國海洋和大氣管理局( nationaloceanoandatmosphericadministration )的太空天氣預測中心與太空暴風雨有關，如美國氣象局( national weather service )

但是，隨著我們越來越依賴衛星通信，正確預測太空的天氣變得越來越重要。 另外，由于空之間氣象衛星的急劇增加，用于解體的數據量變得龐大。

為了應對大量數據和改善未來的風險判斷，nasa訓練了一種計算機模型，可以使用amazon web services的分析工具一次篩選多達1，000個數據集，識別爆炸跡象。

正如亞馬遜博客副本中所述，nasa的方法是將太陽風驅動器與地球周圍的磁場水平相關聯，發現數據中的異常現象。

nasa使用一種稱為amazon sagemaker的機器學習工具，使用內置的aws random cut forest算法訓練異常檢測模型。 該算法為每組數據點提供異常得分。 其他aws工具跟蹤數據中的實時異常并跟蹤與太陽風暴的聯系。

該計劃使nasa能夠匯總來自50多個衛星任務的數據，并為進一步研究開發可視化效果。 科學家們可以制作模擬卡林頓事件等超級暴風雨所需的太陽現象的模擬。

領導華盛頓特區NASA總部項目的太陽物理學家珍妮特·科茲拉說:“太陽物理研究與多臺機器的采用有關，一般在不同空之間和地面觀測所進行。 他說:“數據多，時間延遲等因素多而復雜”，“在亞馬遜aws上，可以取得超嵐的所有數據，利用檢測出的異常，改善能更有效地預測和分類超嵐的模型。”

太陽超級暴風雨的發生時間和颶風的發生時間不同。 太陽傾向于遵循11年的活動周期。 這意味著下一個暴風季節將在2023年到2026年左右。 到那時，在aws的幫助下，將采用新的和改進的太空天氣預報模型。

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