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北京时间1月20日晚间消息，据国外媒体报道，美国宇航局（NASA）于是以与亚马逊云计算服务部门AWS专业服务团队（AWS PS）和亚马逊机器学习解决方案实验室（MLSL）合作，期望利用人工智能（AI）来理解更加多有关太阳超级风暴的早期预警信号。通过这项合作，如果有一天太阳收到不足以毁坏卫星的电磁辐射波，则亚马逊网络服务很可能会在制止其破坏性的过程中发挥作用。
太阳风暴是指太阳上的轻微愈演愈烈活动，及其在日地空间引起的一系列反感扰动。当太阳表面的扰动产生的大量电磁辐射和带电粒子，以每小时数百万英里的速度火山爆发时，太阳风暴就不会再次发生。它不会影响到半个地球以上的无线电通讯，甚至有可能毁坏卫星，并毁坏电网。
例如，1989年再次发生的一场强劲太阳风暴造成加拿大魁北克和美国东部经常出现大规模断电，600万人陷于黑暗之中。这还不是最差劲的，科学家和历史学家认为，1859年的超级风暴卡林顿事件（Carrington Event）还对电报系统造成了严重破坏。而今天，如此规模的风暴将对我们的有线和无线世界导致沉重打击。当然，人类对太阳风暴并非没什么牵制。
例如，通过NASA的太阳观测卫星，我们可以提早很长时间对将要来临的太阳风暴收到预警，以便卫星操作员和电网管理者采行保护措施。此外，美国国家海洋和大气管理局的空间天气预报中心也在不断更新对太阳风暴的预测。
但如今，随着我们更加依赖卫星通信，取得对太空天气的精确预测将显得更加最重要。归功于空间气象卫星的剧增，用作分析的数据量也更加多。为了应付做到这些海量数据，网卓新闻网，并改良未来的风险评估，如今NASA正在用于亚马逊AWS的分析工具，一次最少可检验1000个数据集，并训练计算机模型，这些模型可以辨识将要愈演愈烈的太阳风暴的早期迹象。
正如亚马逊在一篇博客文章中所叙述的那样，NASA的方法将太阳风驱动因素和地球周围的磁场水平联系一起，找到数据中的出现异常。这样的合作容许NASA搜集来自50多个卫星任务的数据，并为更进一步的研究研发可视化图像。
目前，科学家们早已需要仿真拷贝卡林顿事件这样的超级风暴所需的太阳现象。NASA华盛顿总部的太阳物理学家珍妮特柯兹纳（Janet Kozyra）称之为：有了亚马逊的协助，我们就可以取得关于超级太阳风暴的每一份数据，并利用我们找到的出现异常来改良模型，从而对太阳超级风暴展开有效地预测和分类。
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