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微软模型预警太空天气对66935座变电站的电网风险

微软研究院开发出一套机器学习流程,可在太空天气威胁到具体变电站前30到60分钟向电网运营商发出预警。相关研究文章于9月30日发布。

科学解释郑雪莉发布: 2026年9月30日3 分钟阅读资料来源 10
微软模型预警太空天气对66935座变电站的电网风险

这套系统覆盖美国本土的66935座变电站。微软表示,在评估期内它识别出近80%的重大太空天气事件。公司于9月30日在一篇研究博客中公布了细节,介绍的是暑期实习期间完成的工作。

太阳风观测数据输入这套流程,流程还使用两个地磁指数的预报值:极光电集流指数和扰动风暴时间指数。随后加入当地纬度、基岩地质和地面电导率数据,生成针对具体地点的风险评估。文章解释说,电阻率高的基岩可能比导电性地质产生更强的地磁感应电流。同一场风暴因此会以不同方式影响两座变电站。输电网络中的感应电流会损坏变压器,抬高运行风险,这一点不容忽视。

问题不只是知道风暴要来,而是在还来得及行动的时候估算出影响最严重的时间和地点。

微软的表述与电网企业在2024年5月地磁风暴期间的做法一致。当时极光出现在远超出平常范围的地方,北美各地的运营商为可能的冲击做了准备。根据这篇研究文章,那场风暴降低了GPS精度和卫星运行能力,并连锁影响到北美和欧洲的农业设备。

太空天气研究是一个拥挤的领域,这只是众多成果中的一项。要说清评估期覆盖了什么、80%这个数字是怎么测出来的,读者只能去看博客本身,而博客在提供的摘要里没有给出这两点。公司也没有说明这套系统何时可能从研究转入实际运行,或者有哪些电网运营商(如果有的话)正在测试它。

同一批资料中的其他近期工作显示,太空的商业化推进得有多快。9月30日,Tech.eu报道,立陶宛的Blackswan Space完成了由Iron Wolf Capital领投的250万欧元融资,总融资额达到320万欧元,用于在2027年让自主导航硬件上天,并在一年后支持欧洲首次在轨加注任务。SpaceNews同日报道,AstroForge计划明年发射一艘航天器,测试使用人工智能的完全自主能力。

俄罗斯拖延已久的载人飞船本周也再次出现。Ars Technica在9月30日报道,俄罗斯国家航天集团总裁德米特里·巴卡诺夫已放弃“鹰”这个名称,改称该飞行器为PTK NP,降落伞空投试验将于今年秋天在远东进行。同一篇报道称,俄罗斯官员坚持首飞载人任务在2028年或2029年进行,很可能使用安加拉A5M火箭,并指出类似的时间表此前已多次推迟。

这些都不改变电网面临的基本问题。一场风暴要造成破坏,不需要新的航天器,而微软描述的预警窗口很短:半小时到一小时。这段时间是否足够运营商做出反应,研究文章没有回答。

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  1. 01Forecasting space weather risks on power gridsEN
  2. 02Blackswan Space raises 2.5M euro to take autonomous spacecraft navigation into orbitEN
  3. 03AstroForge to test full spacecraft autonomy using AIEN
  4. 04So what's happening with Russia's new, long-delayed crewed spacecraft?EN
  5. 05Quantum Space Executes Launch Processing Agreement with All Points Logistics for Prime MissionEN
  6. 06Varda gets $251M to make medicines in space, a long-sought area for drugsEN
  7. 07$500M Gift Will Fuel Next Era of Computer Science at Carnegie MellonEN
  8. 08Quote Origin: Computer Science Is Not About Computers, Any More Than Astronomy Is About TelescopesEN
  9. 09Join Ordering, Part 1: The Shape of the Search SpaceEN
  10. 10Helheim-Emacs: Helheim to Helix is what Spacemacs and Doom are to VimEN

本文所有数字与引语均来自下列来源,未添加来源之外的内容。

本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

郑雪莉

郑雪莉

科学与健康

郑雪莉负责FLASH24科学与健康版块,日常从论文预印本、期刊官网和机构通报中抓取信息,只盯数据来源和实验设计是否站得住。她习惯把每项统计数字与原始数据集交叉比对,遇到百分比先算清分母再决定是否采用。她常联系一线研究人员核实细节,也会在日历上标记大型队列研究的发布节点,提前比对不同团队的结果。私下她学材料物理,还自己架望远镜观测,这让她对测量误差和观测条件格外敏感。她有一条硬规矩:样本量、利益冲突或方法说明缺一项,稿子就不发。

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