盡管沒(méi)有基于太陽(yáng)物理學(xué)的先天知識(shí)，最近的“深度學(xué)習(xí)”算法比基于科學(xué)認(rèn)識(shí)的當(dāng)前模型可以提供更準(zhǔn)確的太陽(yáng)如何影響我們星球的預(yù)測(cè)。

幾十年來(lái)，人們一直在嘗試預(yù)測(cè)太陽(yáng)對(duì)地球大氣的影響。迄今為止，基于太陽(yáng)物理學(xué)的算法已被用于預(yù)測(cè)地球大氣的移動(dòng)密度。

但是由于影響地球周圍氣體的復(fù)雜和動(dòng)態(tài)層的變量如此之多，因此人工智能(AI)可以在這一領(lǐng)域做出真正的改進(jìn)，因?yàn)樗軌蛱幚砀鼮閺?fù)雜的數(shù)據(jù)，這對(duì)我們?cè)诘厍蜍壍郎蠄?zhí)行飛行任務(wù)的方式具有重要意義。

太陽(yáng)是真正的阻力

太空中的條件會(huì)根據(jù)太陽(yáng)的情緒波動(dòng)而變化，這被稱為“太空天氣”。太陽(yáng)以恒流噴出輻射，但有時(shí)也會(huì)發(fā)出猛烈的高能粒子爆發(fā)，直接撞擊我們的星球。這些粒子會(huì)引起地磁風(fēng)暴，這是對(duì)地球保護(hù)磁場(chǎng)的暫時(shí)干擾。

地球的大氣層也受到這些爆發(fā)的影響，因?yàn)榈卮棚L(fēng)暴和紫外線的增加加熱了高層大氣，使其膨脹。隨著熱空氣的上升，其在長(zhǎng)達(dá)1000 km的軌道上的密度會(huì)增加，附近的衛(wèi)星會(huì)遇到更大的阻力或“阻力”，導(dǎo)致它們減速并轉(zhuǎn)移軌道。如果不進(jìn)行干預(yù)(例如發(fā)射推進(jìn)器使其保持在高處)，衛(wèi)星將緩慢落到地球上并在大氣層中燃燒。在任務(wù)控制中，我們通常會(huì)提升地球探險(xiǎn)者艦隊(duì)的軌道。

改善這些預(yù)測(cè)將使操作員可以計(jì)劃更長(zhǎng)更準(zhǔn)確的校正動(dòng)作周期，這意味著需要更少的推進(jìn)器點(diǎn)火，從而增加了衛(wèi)星可以花在收集科學(xué)數(shù)據(jù)上的時(shí)間。

實(shí)際上，我們對(duì)航天器未來(lái)位置的了解也會(huì)增加，因此我們可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)太空碰撞的機(jī)會(huì)，從而幫助我們?cè)诋?dāng)前的空間碎片環(huán)境中保護(hù)航天器。

大氣預(yù)測(cè)

進(jìn)行大氣預(yù)測(cè)需要兩個(gè)重要因素：太陽(yáng)指數(shù)和地磁指數(shù)。兩種測(cè)量值均來(lái)自地球，并在全球多個(gè)地方收集。