IBM 與美國國家航空暨太空總署（NASA）於 2025 年 8 月 20 日共同發布了名為「Surya」的開源人工智慧（AI）基礎模型。此模型旨在分析高解析度的太陽觀測數據，以更精準地預測太陽活動對地球及太空科技的潛在影響，進而提升太空天氣預報的能力。
Surya 的命名源自梵語的「太陽」，象徵其核心使命是深入理解並預見太陽的動態變化。太陽活動，如太陽閃焰和日冕物質拋射，可能對衛星、航空通訊、電力網，甚至太空人的安全構成威脅。據 Lloyd's 的風險評估，一場嚴重的太陽風暴可能在五年內對全球經濟造成高達 2.4 兆美元的損失，平均每年損失約 170 億美元。近期已有多起事件，如 GPS 服務中斷和衛星損壞，凸顯了這些風險的真實性。
IBM Research Europe 總監 Juan Bernabe-Moreno 將 Surya 比喻為「太空天氣預報」，強調其重要性如同應對惡劣天氣一樣，需要為太陽風暴做好準備。他指出，Surya 透過訓練 NASA 太陽動力學天文台（Solar Dynamics Observatory, SDO）九年來收集的高解析度日 આવીસ (heliophysics) 數據集，克服了傳統預測方法僅依賴有限衛星視角的挑戰。此模型能協助研究人員更有效地評估太空天氣預測任務，包括預測太陽閃焰、太陽風速度、極紫外線太陽光譜以及太陽活動區域的出現。
初步測試顯示，Surya 在太陽閃焰分類準確率上提升了 16%，並能提前兩小時視覺化預測太陽閃焰的發生地點。該模型的開發過程極具挑戰，其訓練數據量是典型 AI 訓練數據的十倍，需要客製化的多架構解決方案來高效處理。NASA 首席科學數據官 Kevin Murphy 表示，透過將 NASA 的科學專業知識整合到尖端的 AI 模型中，他們正在推進數據驅動的科學研究，並相信一個以 NASA 日 આવીસ 數據訓練的基礎模型，將能以前所未有的速度和準確性分析太陽行為。
為了方便全球研究人員開發專用應用並增強對太空天氣干擾的全球應對能力，IBM 與 NASA 已透過 Hugging Face 開放 Surya 模型及其相關的 SuryaBench 資料集。此舉旨在民主化對先進太空天氣預測工具的存取，並為應對日益增長的太空天氣風險提供關鍵支持。IBM 的 Surya 模型與其用於地球觀測及天氣/氣候預測的 Prithvi 基礎模型相輔相成，共同為理解和預測地球系統的複雜性貢獻力量。