一項由中國主導的研究團隊近日開發出一套全新的人工智慧（ AI ）系統，能夠自動偵測高空大氣層中的「 太空颶風 」（ space hurricanes ）。這項太空天氣事件會破壞衛星訊號、雷達導航及無線電通訊，過往皆仰賴人工繁瑣檢視，如今透過 AI 偵測，將有助於大幅提升極區通訊與航空安全的監測能力。
根據香港《 南華早報 》報導，這項研究由中國山東大學與中國科學院國家空間科學中心的研究人員主導，論文於 5 月 23 日發表在同儕審查期刊《 太空天氣 》（ Space Weather ）。研究團隊指出，太空颶風是近年才被發現的太空天氣事件，其外觀如同地球磁極附近巨大且旋轉的極光，因酷似西北太平洋的颱風或北大西洋的熱帶氣旋而得名。
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與地球上由暴雨和強風組成的颱風不同，太空颶風是由不斷旋轉的電漿（ plasma ）質量塊組成，會將高能電子注入極地電離層（ 高度帶電的地球上層大氣 ），進而產生巨大的氣旋狀極光。歷史上首次被記錄的事件發生於 2014 年，當時一個寬達 1,000 公里的電漿螺旋在北極上空盤旋了約 8 個小時，該研究直到 2021 年才由山東大學團隊發表於《 自然通訊 》（ Nature Communications ）期刊。科學家隨後發現，這種發生在電離層與磁層的風暴，會導致導航與定位誤差，並嚴重削弱超視距雷達的探測效能。
研究團隊坦言，目前檢測太空颶風的標準做法完全仰賴人工檢查衛星影像，不僅主觀、缺乏效率，更缺乏自動識別的工具。為了克服此困境，團隊開發出一套深度學習系統，利用演算法自動捕捉並精準定位衛星紫外線影像中的太空颶風。經測試，該架構的最佳模型在偵測太空颶風時，準確度高達將近 98 %，表現顯著優於過往的方法。
為了構建這套 AI 系統，研究團隊使用了美國空軍發射的國防氣象衛星計畫（ DMSP ）極軌衛星數據，從 2005 年至 2021 年間在南北半球收集的 30 萬張極光影像中，篩選出 570 個具體的太空颶風事件作為訓練樣本。團隊目前也已建構出具備視覺化介面的完整軟體系統，以簡化研究人員的作業流程。
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研究人員表示，這套識別方法未來將可直接用於分析 5 月剛剛發射升空的「 太陽風—磁層—電離層鏈路成像反應衛星 」（ SMILE ）的紫外線影像數據。 SMILE 衛星是由中國科學院與歐洲太空總署（ ESA ）共同開發的合作項目，搭載了紫外線成像儀以捕捉連續且高解析度的極光影像。
研究團隊強調，太空颶風期間極地電離層所承受的能量沉積，堪比強烈的地磁風暴。因此，建立智慧化的太空颶風監測架構具有相當高的科學價值，不僅能增強對太空環境危害的監測，也能為極地通訊與航運安全提供支持。研究團隊的下一步將朝向預報太空颶風發展，預計整合即時數據源，建立空天地一體化的監測網絡，以支援即時臨近預報與短期預報。
