据《科技日报》10月11日报道，广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心教授王锋、中国科学院云南天文台研究员邓林华和昆明理工大学教授冯松等人合作，开展了太阳耀斑预报与人工智能学习的交叉研究，利用深度学习方法，构建了更细粒度的预报太阳模型，在太阳耀斑预报方向上取得了新进展。该研究成果已发表在国际期刊《天体物理学杂志》上。

太阳耀斑释放出它以前储存在磁场中的能量，是一个太阳活动区的磁能迅速转化为等离子体流、粒子、辐射和热的动能的过程。由于一个太阳周期中上升期的持续时间比下降期短，耀斑能量在这两个阶段的储存和耗散的物理过程可能表现出不同的时空演化行为，因此对第24太阳活动周的上升期和下降期分别建立耀斑预报模型有重要价值。

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