尽管没有基于太阳物理学的先天知识，最近的“深度学习”算法比基于科学认识的当前模型可以提供更准确的太阳如何影响我们星球的预测。

几十年来，人们一直在尝试预测太阳对地球大气的影响。迄今为止，基于太阳物理学的算法已被用于预测地球大气的移动密度。

但是由于影响地球周围气体的复杂和动态层的变量如此之多，因此人工智能(AI)可以在这一领域做出真正的改进，因为它能够处理更为复杂的数据，这对我们在地球轨道上执行飞行任务的方式具有重要意义。

太阳是真正的阻力

太空中的条件会根据太阳的情绪波动而变化，这被称为“太空天气”。太阳以恒流喷出辐射，但有时也会发出猛烈的高能粒子爆发，直接撞击我们的星球。这些粒子会引起地磁风暴，这是对地球保护磁场的暂时干扰。

地球的大气层也受到这些爆发的影响，因为地磁风暴和紫外线的增加加热了高层大气，使其膨胀。随着热空气的上升，其在长达1000 km的轨道上的密度会增加，附近的卫星会遇到更大的阻力或“阻力”，导致它们减速并转移轨道。如果不进行干预(例如发射推进器使其保持在高处)，卫星将缓慢落到地球上并在大气层中燃烧。在任务控制中，我们通常会提升地球探险者舰队的轨道。

改善这些预测将使操作员可以计划更长更准确的校正动作周期，这意味着需要更少的推进器点火，从而增加了卫星可以花在收集科学数据上的时间。

实际上，我们对航天器未来位置的了解也会增加，因此我们可以更准确地预测太空碰撞的机会，从而帮助我们在当前的空间碎片环境中保护航天器。

大气预测

进行大气预测需要两个重要因素：太阳指数和地磁指数。两种测量值均来自地球，并在全球多个地方收集。