恒星荣耀是在恒星环境中释放磁场能量的快速过程，并且在理解常规行星和外星人生活中的结构，进化，磁活动和探索方面具有重要意义。但是，通过观测获得的辐射样品数量有限，这很难满足全面和深入研究的需求。预测恒星荣耀的时间一直是天文学研究中的重要工作。与太阳耀斑不同，恒星耀斑预测非常容易预测。不仅光曲线通常会丢失数据问题，而且在不同恒星的光变化曲线和不同时间的相同恒星的变化都会变化。这些复杂的因素为预言工作带来了许多挑战。中国科学院和国家天文台自动化研究所共同开发了基于光曲线的记录的预测ES，基于一站式智能科学科学研究平台。该模型可以准确地预测出色的荣耀事件，为天文学研究提供新的强大工具，并在天文学领域展示“ AI+科学”的巨大潜力。研究发现，恒星的物理特性（例如年龄，速度，质量等）和历史上的荣耀与恒星的荣耀显着相关。耀斑通过独特的Malsmile迅速模块和剩余记录融合模块有效地结合了恒星的物理特征和历史记录，提高了提取光曲线特征的能力，从而提高了人造丝预测的准确性。研究小组使用7,160颗恒星的高精度光伏性曲线数据进行实验。耀斑模型在许多测试指标（例如准确性，F1值，纪念和准确性）中表现良好，精度的速度超过70％，这是明显的。R比其他模型，例如多层感知器（MLP），重复的神经网络（RNN），信念神经网络（CNNS），图形）神经网络（GNNS），基于大型大型模型的预培养语言的时间审查方法。此外，耀斑表现出很强的灵活性，并且可以根据不同恒星的光曲线进行准确预测辐射事件。即使是同一恒星模式不同变化的光曲线也可以实现准确的预测。预计耀斑将在天文学研究中发挥更大的作用，并帮助科学家探索更多宇宙的奥秘。相关的研究论文被人工智能领域领先的国际会议IJCAI接受。 ？