根据《太空气象》杂志上的一篇新论文，一种新的机器学习计算机模型准确地在两天之前预测了范艾伦带造成的破坏性辐射风暴，这是迄今为止最先进的预警。
美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的空间科学家Yue Chen是这个项目的首席研究员，该项目由美国国家航空航天局和美国国家海洋和大气管理局联合资助。Chen说：“范艾伦辐射带的辐射风暴可以破坏甚至摧毁在地球中、高轨道的卫星，但对这些风暴进行预测一直以来都是一个很大的挑战。此前，范艾伦探测器为我们提供了有关太空天气的重要数据，但鉴于它最近脱离了轨道，我们不再能直接测量外层电子辐射带的情况了。我们的新模型使用现有的数据集来‘学习’模式，并预测未来的风暴，这样卫星运营商就可以对他们的卫星采取保护措施，包括暂时关闭部分甚至整个卫星，以避免损害。”
这个预测范艾伦带内百万电子伏特(MeV)电子的模型建立在之前成功预测辐射风暴的模型基础上。这个被称为PreMevE 2.0的新模型通过整合上游的太阳风速度来提高预测准确度。它借助NOAA和Los Alamos卫星现有数据集来进行训练，以了解电子行为的重要模式，对未来事件进行预测。
洛斯阿拉莫斯实验室的计算科学家Youzuo Lin开发了该模型的机器学习算法，他解释说:“由于相似的模式很可能会在未来重复，所以我们的模型可以通过捕捉一些关键特征作为未来事件的前兆。”
“通过使用多种机器学习算法对模型进行测试，这项研究证实了MeV电子的可预测性，以及利用近地轨道电子观测来进行预测的可靠性，此外，在这项研究中建立的框架还可以让我们很容易地加入更多的输入参数，从而在下一步预测出更多的高能电子。”
为PreMevE 2.0开发的机器学习框架还可以用在许多牵涉时间测量的应用上，例如在大量地震时间序列数据中捕获地震模式，从而能够在嘈杂环境中探测小地震的应用。
