中国科学院国家天文台联合阿里云发布了全球首个太阳AI大模型“金乌”，该模型基于阿里通义千问系列开源模型。金乌在M5级太阳耀斑预报上的准确率超过91%，达到该级别耀斑预报的最高水平。该模型通过分析太阳卫星图像等数据，预测未来24小时的耀斑爆发情况，并生成太阳模拟图像。这一创新利用AI技术处理海量太阳观测数据，为太阳耀斑预报提供了更高效的工具，有望推进太阳物理研究。

☀️“金乌”太阳AI大模型基于阿里通义千问系列开源模型，在M5级太阳耀斑预报上准确率超91%，是该级别预报的最高水平。

🛰️该模型通过分析90多万张太阳卫星图像，结合上一时段的太阳物理参数和观测图像，预测未来24小时的耀斑爆发情况。

💡“金乌”还能推测下一时段的太阳物理参数，并生成太阳模拟图像，为研究太阳磁场起源等难题提供支持。

👨‍🔬国家天文台的研究人员认为，基于已有的基模去发展科学模型，是更高效、更具可行性的选择。

快科技4月1日消息，中科院国家天文台联合阿里云，发布了全球首个太阳AI大模型“金乌”，基于阿里通义千问系列开源模型，目前在M5级太阳耀斑预报上准确率超91％，这也是该级别太阳耀斑预报的最高水平。

太阳耀斑是太阳表面发生的剧烈能量释放事件，会辐射出大量带电高能粒子，影响地球电磁环境，严重时可造成大范围停电，威胁在轨卫星、空间站的安全。

太阳耀斑通常分为A、B、C、M、X五个级别，其中A能量最小，X能量最大，属于中等强度的M5级耀斑会对地球的空间环境产生显著影响。

2000年以来，太阳观测数据呈指数级增长，但仅依靠人工已无法处理海量观测数据，AI为太阳预报提供了新的工具。

相比传统机器学习，大模型更擅长处理图像等多模态数据，具有对复杂物理关系的理解和推理能力，非常适合太阳预报。

基于阿里云Qwen-VL等模型，“金乌”太阳大模型以90万多张太阳卫星图像为样本，完成了微调训练。

通过输入上一时段的太阳物理参数，以及对应的观测图像，“金乌”可以预测未来24小时的耀斑爆发情况。

同时，“金乌”可以推测出下一时段的太阳物理参数，并通过调用扩散模型，生成下一时段的太阳模拟图像。

国家天文台怀柔观测基地主任林佳本指出：“阿里通义大模型在中英文等多语言和图像识别能力上表现出色，非常适合太阳预报。作为科研机构，相比从头训练大模型，基于已有的基模去发展科学模型，是更高效、更具可行性的选择。”

未来，“金乌”太阳大模型还将用于太阳磁场起源等难题的研究。

值得一提的是，中科院国家天文台的“星语”大模型、中科院青藏高原研究所的全球首个水能粮大模型“洛书”、中科院南海所的珊瑚礁多模态大模型“瑶华”，都是基于阿里通义千问系列模型打造的。

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