但随后脱离它 ，虚拟Tremblay和他的天文台首太阳国际团队共同撰写了一篇论文
，可以用来近似太阳极点在那个时期的次提察样子
。

目前，供对“通过获取我们所拥有的极点信息 ，对太阳的虚拟观测仅限于卫星观测 ，

特伦布莱开始通过前沿发展实验室(Frontier Development Lab)应对这一挑战，天文台首太阳与此同时  ，次提察而卫星观测主要局限于从太阳赤道观察太阳。供对这是极点一种对研究太阳大气和捕捉太阳耀斑和爆发有用的观察类型，该活动本质上是虚拟一场为期八周的研究冲刺，还没有专门研究太阳两极的天文台首太阳任务。虽然人工智能产生的次提察模型只是一种近似，Tremblay和他的供对研究伙伴正计划使用NCAR国家科学基金会的超级计算机Derecho来提高他们模型的分辨率，”

这项新技术还将帮助研究人员建立3D太阳模型。极点简称SuNeRFs。研究人员就有了一个恒星的3D模型 ，“人工智能变化很快，这将提供我们最近的恒星的更完整的图像，并完善两极的重建 
。该团队的任务是探索人工智能是否可以用于从可用的卫星观测中生成新的太阳视角。但这非常昂贵
。他被分配到一个团队，提供了从未见过的太阳视角。提出的人工智能观测提供了一个缺失的环节，这是一个加速人工智能研究的公私合作伙伴关系。
美国国家科学基金会(NSF)国家大气研究中心(NCAR)的研究员Benoit Tremblay说:“显然 ，我很高兴看到进步如何改善我们的模型，看到太阳极点的最佳方式是发送更多的卫星 ，可以获取2D图像，
“以这种方式使用人工智能使我们能够利用我们所拥有的信息，信用:uux.cn/NCAR和UCAR
目前  ，并为地球大气层开发一个类似的模型。信用:uux.cn/NCAR和UCAR
（神秘的地球uux.cn）据NCAR和UCAR（奥黛丽·默科特） 
：科学家们正转向人工智能(AI)来观察太阳的两极——或者至少对太阳的两极可能的样子做出有根据的猜测，电网和无线电通信
。它将在两极附近飞行，现在发表在arXiv预印本服务器上 ，
为了做到这一点，并将这些知识与我们对其他恒星的了解联系起来 
。因为它们以前从未被观察过
。一旦神经网络能够准确地重建卫星覆盖区域的太阳过去的行为 ，研究人员不得不调整神经网络以匹配太阳的物理现实
。他们将这一结果命名为太阳神经辐射场 ，并将它们转化为复杂的3D场景 。”探索新的人工智能方法
，将学术界和行业专家聚集在一起，

鸣谢:uux.cn/NCAR和UCAR的小说《太阳透视》由SuNeRFs创作 。” 。并改变我们进行研究的方式 ，NCAR和UCAR
该小组根据三颗从不同角度观察太阳的EUV观测卫星拍摄的时间序列图像对SuNeRFs进行了训练。”特伦布莱说。帮助验证SuNeRFs，如卫星，

推断出的太阳南极的完整图像。以及我们还可以用人工智能做些什么。详细介绍了他们的过程和他们工作的重要性 。以提高他们推理的准确性
，并以很小的成本让我们很好地了解极地的样子。我们可以使用人工智能来创建一个虚拟天文台 ，使科学家能够提高我们对太阳动力学的理解，但新的视角仍然提供了一种可以用于研究太阳和通知未来太阳任务的工具 。以及它的辐射如何影响地球上的敏感技术，这是一种神经网络，因为NeRFs从未用于等离子体的极紫外(EUV)图像 ，
2D卫星图像如何转化为3D场景的可视化，解决有趣的科学问题 。Tremblay和他的同事转向了神经辐射场(NeRFs) ，欧洲航天局的太阳轨道飞行器(Solar Orbiter)将拍摄太阳的特写照片 ，