由西南研究院（SwRI）与美国国家科学基金会国家大气研究中心（NSF-NCAR）联合研发的新工具PINNBARDS，首次实现通过太阳表面观测数据推演太阳内部深层磁场动态，为提前数周预警空间天气迈出关键一步。该成果有望显著提升对太阳耀斑和日冕物质抛射等灾害性空间天气事件的预测能力，从而保护卫星、电网、通信系统及宇航员安全。 太阳活跃区并非随机出现，而是集中在太阳表面呈扭曲状的大型磁性“环带”上。研究团队利用太阳动力学观测台（SDO）的赫利奥塞ismic与磁成像仪（HMI）在2024年2月14日获取的磁场数据，开发出名为PINNBARDS（基于物理信息神经网络的活跃区分布模拟器）的AI模型。该模型能够将太阳表面观测到的磁性结构反演，重建太阳对流层与辐射层交界处——即“较差自转层”（tachocline）的深层磁场状态。 与当前依赖临近爆发前数小时小尺度磁信号的预报方法不同，PINNBARDS结合物理规律与人工智能，实现了从表面观测到深层磁动力学的跨尺度连接。研究显示，模型重建的磁矢量、隆起与凹陷区域与实际观测高度吻合，且能揭示太阳内部的流动模式，为理解活跃区生成机制提供关键线索。 项目负责人、NSF-NCAR资深科学家Mausumi Dikpati指出，PINNBARDS重建的太阳内部初始状态，可作为未来太阳磁场演化模拟的起点，使科学家有望提前数周预测大型活跃区的出现位置与时间。而活跃区的纬度和经度决定了其释放的高能粒子是否会抵达地球附近，对空间天气影响至关重要。 该研究由SwRI青年科学家Subhamoy Chatterjee共同撰写，发表于《天体物理期刊》。这一成果标志着物理驱动型AI工具在太阳物理学中的重大突破，为下一代空间天气预报系统奠定了基础，对保障现代技术社会和未来载人深空探索具有深远意义。