由美国新泽西理工学院牵头的科研团队发布最新研究，成功打造出机器学习模型EarlyDetect，可从太阳的声学活动和磁场变化中识别活动区形成前兆。
用Transformer读SDO数据，平均提前9.24小时预警EarlyDetect采用Transformer架构处理连续的太阳观测数据，分析NASA太阳动力学观测台搭载的日震与磁成像仪数据。HMI记录的太阳振动观测时间间隔为45秒，研究团队据此生成声学功率图，再与磁场测量结果结合，预测连续强度变化。性能最佳的版本平均可提前9.24小时识别活动区即将出现的信号。这意味着太阳内部磁场上升时，可能先在声波传播中留下微弱痕迹。不过研究团队强调，EarlyDetect目前尚未投入运行。
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