# NJIT 团队发布 EarlyDetect 模型，提前 9.24 小时捕捉太阳活动区信号

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-09-03 08:08
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## AI 摘要

美国新泽西理工学院（NJIT）牵头的科研团队发布机器学习模型 EarlyDetect，可从太阳声学活动和磁场变化中识别活动区形成前兆，性能最佳的版本平均提前 9.24 小时识别信号。

## 正文

IT之家 9 月 3 日消息，科技媒体 SciTech 昨日（9 月 2 日）发布博文，报道称由美国新泽西理工学院（NJIT）牵头的科研团队发布最新研究，成功打造出机器学习模型 EarlyDetect，可从太阳声学活动和磁场变化中识别活动区形成前兆。

IT之家援引博文介绍，太阳活动区是太阳表面磁场强烈的区域，太阳黑子通常在其中形成。活动区开始浮现可能只需数小时，但完整发展过程通常需要 1 到数天。研究人员希望利用更早的信号，为空间天气预报提供补充信息。

EarlyDetect 模型采用 Transformer 架构，处理连续的太阳观测数据，分析美国国家航空航天局（NASA）太阳动力学观测台（SDO）搭载的日震与磁成像仪（HMI）数据。

HMI 记录的太阳振动观测时间间隔为 45 秒，研究团队据此生成声学功率图，再与磁场测量结果结合，预测连续强度变化，性能最佳的版本平均提前 9.24 小时识别活动区即将出现的信号。

该可视化案例展示了太阳活动区 AR11158 的形成过程。研究人员同时观察太阳磁场、连续强度和声学功率，并把目标区域划分为更小的区块，持续追踪变化。

结果显示，声学功率首先下降；随后，连续强度和磁场出现变化，活动区逐渐变得可见。这表明太阳内部磁场上升时，可能先在声波传播中留下微弱痕迹。

如果模型进一步验证，卫星通信公司和电网运营商可能获得更长准备时间，用于调整运行策略和评估太阳风暴风险。不过，研究团队强调，EarlyDetect 目前尚未投入运行。

Forecasting Continuum Intensity for Solar Active Region Emergence Prediction Using Transformers