2020年6月11日，中國(guó)科學(xué)院空間環(huán)境態(tài)勢(shì)感知技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、空間天氣學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、科技處和研究生部聯(lián)合舉辦了空間中心第三十七期學(xué)術(shù)沙龍——基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空間天氣研究和預(yù)報(bào)。本期沙龍以近日啟動(dòng)的“太陽(yáng)風(fēng)暴識(shí)別和預(yù)警人工智能挑戰(zhàn)賽”為牽引，邀請(qǐng)?jiān)谠擃I(lǐng)域取得優(yōu)秀研究成果的空間中心科研人員進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。本次沙龍進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)直播，吸引了中心在讀研究生、相關(guān)院?？蒲腥藛T和學(xué)生上百人在線(xiàn)交流。

　　本次沙龍的召集人羅冰顯研究員介紹了《太陽(yáng)風(fēng)暴識(shí)別和預(yù)警人工智能挑戰(zhàn)賽》的舉辦背景、挑戰(zhàn)賽題和獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置。該挑戰(zhàn)賽中科院國(guó)家空間科學(xué)中心和中科院空間環(huán)境態(tài)勢(shì)感知技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室承辦，征集和選取能夠有效用于太陽(yáng)風(fēng)暴預(yù)警的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，為空間天氣事件預(yù)報(bào)提供新思路、新方法和新技術(shù)。

　　李暉研究員做了《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的太陽(yáng)風(fēng)分類(lèi)新方法及其在空間天氣預(yù)警中的應(yīng)用》的報(bào)告，利用國(guó)際上流行的10種機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法，開(kāi)發(fā)了一種自動(dòng)識(shí)別太陽(yáng)風(fēng)類(lèi)型的新方法，基于13維共計(jì)8191種太陽(yáng)風(fēng)探測(cè)量及導(dǎo)出量組合，確定了分類(lèi)效果最優(yōu)的8維參數(shù)空間（BT-Np-Tp-Vp-Nap-Texp/Tp-Sp-Mf），高效而準(zhǔn)確地識(shí)別出CHOP、SBP、SRRP、EJECT四種典型類(lèi)型的太陽(yáng)風(fēng)，并獲得比以往經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ透玫姆诸?lèi)效果。

　　王晶晶副研究員做了《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的太陽(yáng)耀斑預(yù)報(bào)研究》的報(bào)告，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，改進(jìn)了傳統(tǒng)的太陽(yáng)耀斑爆發(fā)先兆因子，提取了新穎的太陽(yáng)耀斑爆發(fā)先兆因子。改進(jìn)的先兆因子能更好的區(qū)分強(qiáng)耀斑/非強(qiáng)耀斑，統(tǒng)計(jì)量F評(píng)分超出了傳統(tǒng)因子數(shù)倍，并成功地將預(yù)報(bào)提前量提高到72小時(shí)。

　　楊易博士做了《基于ANN技術(shù)和多種觀測(cè)數(shù)據(jù)的HISS模型及其在近地太陽(yáng)風(fēng)環(huán)境研究預(yù)報(bào)中的應(yīng)用》的報(bào)告，利用多種觀測(cè)數(shù)據(jù)和理論模型，發(fā)展了一種基于ANN技術(shù)的HISS模型。利用此模型計(jì)算了2007至2016年的1AU太陽(yáng)風(fēng)速度，結(jié)果顯示與觀測(cè)較吻合。模型還可預(yù)測(cè)到68% 的高速流事件。將HISS模型用于3D IN-TVD MHD模型的輸入，對(duì)2007年CR2062時(shí)期的行星際太陽(yáng)風(fēng)進(jìn)行模擬，可以很好的模擬出三維行星際太陽(yáng)風(fēng)的大尺度觀測(cè)特征。

　　學(xué)術(shù)沙龍現(xiàn)場(chǎng)氣氛輕松、交流熱烈，到場(chǎng)和在線(xiàn)的中心科研人員、學(xué)生與各位報(bào)告專(zhuān)家進(jìn)行了積極的討論。

　　（供稿：環(huán)境室、天氣室、科技處、研究生部）