中国科学院云南天文台学术报告通知

2026年第46期

报告题目：基座模型及其在太阳活动预报中的应用

报告人：黄鑫 教授

报告人单位：宁波大学人工智能学院

报告语言：中文

报告时间：2026年9月20日（星期日）14:30-16:30

报告地点：科研3号楼1楼会议室

报告摘要：

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本报告聚焦基座模型在太阳活动预报中的应用，从两个层面介绍最新研究进展。一方面，在领域专用基座模型的开发上，我们以CME‑FM为代表，构建了首个面向日冕物质抛射的多模态基座模型。该模型通过对比学习将CME图像观测与其核心物理参数统一映射到共享特征空间，在预训练阶段充分利用了海量无标注观测数据，从而赋予模型强大的跨任务泛化能力。在下游应用中，该模型能够以极少的标注样本完成CME图像分割、到达时间预报和地磁有效性预测等不同任务，充分验证了领域基座模型在少样本场景下解决复杂空间天气预报问题的潜力。另一方面，在通用时序基座模型的应用上，我们以DBF‑F10.7为代表，探索了基于预训练时序基座模型Timer‑XL的F10.7太阳射电流量中期预报方法。针对F10.7序列蕴含的长周期太阳活动周调制、准27天自转调制以及短期扰动等多尺度变化特征，该工作利用Savitzky‑Golay滤波将原始序列分解为反映长期背景演化的平滑分量和反映短时波动的抖动分量，通过双分支联合建模与优化，在仅依赖历史F10.7观测而不引入额外太阳活动或地磁特征的情况下，实现了具有竞争力的1至27天中期预报性能。上述两项工作分别代表了基座模型在太阳活动预报中的两种范式——面向特定领域的多模态基座模型和通用时序预训练模型的迁移应用，共同展示了基座模型范式在提升太阳活动预报智能化、泛化能力方面的广阔前景。

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报告人简介： 

黄鑫，宁波大学人工智能学院，教授，博士生导师，宁波大学包玉刚卓越人才，宁波市拔尖人才，中国医疗保健国际交流促进心血管病精准医学分会第二届委员，中国人工智能学会深度学习专委会委员，中国分子心脏病学杂志第6届编委，中国气象学会空间天气学专委会青年委员，Nature Scientific Data杂志Editorial Board member，北京物资学院硕士研究生校外导师，东北农业大学兼职硕士生导师。研究方向为AI for science。在空间天气预报建模和医学数据建模相关方向开展研究工作。主持国家自然科学基金2项，主持JKW国防创新项目2项，作为子课题负责人和主要人员参加国家重点研发项目，JMRH项目，自然科学基金项目。发表 SCI 论文30余篇，取得发明专利5项。积极参与国际合作与交流，多个国际期刊审稿人，获得2021年度和2022年度RAA期刊杰出审稿人，国际会议邀请报告和口头报告20余次。获得2021年天文和天体物理领域中国高被引文章奖。出版专著2本《Deep Learning in Solar Astronomy》（ISBN 978-981-19-2745-4），《人工智能技术在心血管领域的应用》（ISBN 978-7-5245-0066-7）。

云台邀请方：射电天文与VLBI研究团组

邀请方联系人：董亮