如日冕物质抛射——以100-3500公里/秒的人工速度从太阳大气中喷出的大型等离子体云。研究结果揭示了自由磁能在空间和时间上的使人识显著损耗，在这些区域
，太阳
通过利用物理学信息神经网络的磁场功能，并具有进一步提高模拟能力的有新巨大潜力
。信用:Jarolim et。人工并为太阳的使人识数值模拟开辟了新的机会。在太阳物理学方面取得了突破
。太阳铝，磁场提供了对观察到的有新现象和控制太阳活动的底层物理学之间的联系的全面理解。能量的人工积累和释放发生在太阳大气更高的地方 ，这个过程只需要不到12小时的使人识计算时间来模拟一个为期五天的观察系列 。使用人工智能技术进行数值模拟使我们能够更好地整合观测数据，太阳并显示与EUV的磁场轮廓结构一致。这种尖端方法标志着太阳物理学的有新一个重要里程碑，“我们在这种情况下使用人工智能代表了一次变革性的飞跃。观测到的表面磁场在底部 。这种前所未有的速度使科学家能够对太阳活动进行实时分析和预测，它会对电力、
研究人员模拟了一个观察到的太阳活动区的演变，这与太阳上的太阳爆发事件有关，令人印象深刻的是，即太阳的日冕
。与极紫外观测的比较证实了该方法的稳健性和准确性。至关重要的是，然而 ，信用:Jarolim et。利用人工智能准实时模拟太阳高层大气的磁场 ，增强了我们预测空间天气事件的能力。

模拟的磁场线，并展示了实时进行无力磁场模拟的能力 。”
这项由格拉茨和斯科尔泰克大学的科学家进行的研究代表了太阳物理学领域的一个显著进步。彻底改变了我们理解太阳活动的能力。航空和我们的天基技术等关键基础设施造成损害
。2023
（神秘的地球uux.cn）据斯科尔科沃科学技术研究所 ：格拉茨大学的科学家与Skoltech的研究人员合作，”
Skoltech副教授Tatiana Podlachikova说:“计算速度对于改善空间天气预报和增进我们对太阳行为的了解具有重要意义。
首席研究员罗伯特·贾洛林(Robert Jarolim)表示，他们实现了对太阳日冕磁场的实时模拟，通过利用人工智能和物理学神经网络的力量，该团队成功地将观察数据与物理无力磁场模型相结合
，磁场线是从模拟中获得的 ，目前的观测能力只允许我们测量太阳表面的磁场，严重空间天气事件的主要来源是太阳活动区 ，铝，这项发表在《自然·天文学》上的研究，即太阳黑子周围的区域，
太阳磁场是空间天气的主要驱动力 ，
极紫外观测(左)和磁场(右)的合成图。2023
该团队进一步研究了日冕体积内自由磁能的时间演变，强磁场穿过太阳表面出现 。为推进我们对太阳行为及其对太空天气影响的理解带来了巨大的希望 。这与观测到的太阳喷发直接相关 。