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科学家借AI解析太阳“声学心跳”

英国伯明翰大学研究团队开发出一种AI分析方法,通过解读太阳内部传播的声波信号,他们首次预测出当前太阳活动周期中太阳何时进入相对平静阶段。这项成果为理解太阳内部磁活动以及预警空间天气提供了新工具,相关研究发表于新一期《太阳物理》杂志。

太阳内部持续翻腾,磁场周期性增强和减弱,大约每11年完成一次循环。周期开始时,太阳相对平静,但随着进程推进,太阳磁场会变得更加活跃,导致太阳黑子数量增加,太阳耀斑和日冕物质抛射频发,大量带电粒子喷向太空。这些爆发现象可能会干扰卫星和电网,对人类通信技术产生直接影响。

但这些剧烈变化并非毫无征兆。太阳表面始终存在细微的压力振动,科学家称之为“p模”声波。它们像声波一样在太阳内部传播,再返回表面,把深层信息带出来。几十年来,科学家一直利用这些信号研究太阳内部结构,这门学科被称为“日震学”。

此次,研究团队训练AI模型分析长达30年的p模数据。研究发现,这些声波的“音高”会随着太阳活动周期而变化,当太阳活跃时,声波频率升高,当太阳趋于平静时,声波频率则下降。AI识别出其中复杂规律后,预测了当前太阳周期中的一个关键节点,即何时重新进入“低谷”。

研究团队将这种方法比作给太阳做超声检查。借助机器学习,过去难以辨认的模式变得清晰,首次可以更系统地追踪太阳深层磁场变化。

这些来自太阳内部的“声学心跳”可能成为独立的预警指标。相比只观察太阳表面黑子或耀斑,直接分析内部信号,有望更早发现即将到来的强烈活动,从而为卫星运行、电网保护和空间任务提供更多准备时间。

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