盡管沒有基于太陽物理學的先天知識，最近的“深度學習”算法比基于科學認識的當前模型可以提供更準確的太陽如何影響我們星球的預測。

幾十年來，人們一直在嘗試預測太陽對地球大氣的影響。迄今為止，基于太陽物理學的算法已被用于預測地球大氣的移動密度。

但是由于影響地球周圍氣體的復雜和動態(tài)層的變量如此之多，因此人工智能(AI)可以在這一領域做出真正的改進，因為它能夠處理更為復雜的數(shù)據(jù)，這對我們在地球軌道上執(zhí)行飛行任務的方式具有重要意義。

太陽是真正的阻力

太空中的條件會根據(jù)太陽的情緒波動而變化，這被稱為“太空天氣”。太陽以恒流噴出輻射，但有時也會發(fā)出猛烈的高能粒子爆發(fā)，直接撞擊我們的星球。這些粒子會引起地磁風暴，這是對地球保護磁場的暫時干擾。

地球的大氣層也受到這些爆發(fā)的影響，因為地磁風暴和紫外線的增加加熱了高層大氣，使其膨脹。隨著熱空氣的上升，其在長達1000 km的軌道上的密度會增加，附近的衛(wèi)星會遇到更大的阻力或“阻力”，導致它們減速并轉移軌道。如果不進行干預(例如發(fā)射推進器使其保持在高處)，衛(wèi)星將緩慢落到地球上并在大氣層中燃燒。在任務控制中，我們通常會提升地球探險者艦隊的軌道。

改善這些預測將使操作員可以計劃更長更準確的校正動作周期，這意味著需要更少的推進器點火，從而增加了衛(wèi)星可以花在收集科學數(shù)據(jù)上的時間。

實際上，我們對航天器未來位置的了解也會增加，因此我們可以更準確地預測太空碰撞的機會，從而幫助我們在當前的空間碎片環(huán)境中保護航天器。

大氣預測

進行大氣預測需要兩個重要因素：太陽指數(shù)和地磁指數(shù)。兩種測量值均來自地球，并在全球多個地方收集。