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Die Sonne kann mit Flare, koronalen Massenauswürfen und geomagnetischen Stürmen Satelliten, Flugzeuge, Stromnetze, Rechenzentren und Raumfahrtmissionen stark beeinträchtigen. Um wirtschaftliche Schäden zu vermeiden, ist eine frühzeitige Vorhersage und eine effektive Bildung in der Weltraumforschung entscheidend.

In der Heliophysik geht es bei der wissenschaftlichen Argumentation mit großen Sprachmodellen nicht nur um Faktenabruf. Es muss physikalische Annahmen berücksichtigen, Einheiten konsistent halten und Ergebnisse in klaren wissenschaftlichen Formaten präsentieren. Das neue Dataset „Reasoning With a Star“ adressiert diese Anforderungen, indem es Fragen und Antworten aus den Problem‑Sets der NASA‑ und UCAR‑Sommer‑School „Living With a Star“ sammelt und in ein leicht nutzbares Format überführt.

Heliophysik ist entscheidend für das Verständnis und die Vorhersage von Weltraumwetter und Sonnenaktivität. Trotz jahrzehntelanger hochauflösender Beobachtungen der Solar Dynamics Observatory (SDO) bleiben die meisten Modelle auf einzelne Aufgaben beschränkt und sind durch die Knappheit an gelabelten Daten stark eingeschränkt, was ihre Fähigkeit zur Generalisierung über verschiedene Sonnenphänomene hinweg begrenzt.

Mit dem neuen SuryaBench‑Datensatz eröffnet NASA einen umfassenden, maschinenlern‑bereiten Pool an hochauflösenden Bildern der Sonne. Die Daten stammen aus dem Solar Dynamics Observatory (SDO) und umfassen die Instrumente Atmospheric Imaging Assembly (AIA) sowie Helioseismic and Magnetic Imager (HMI). Der Zeitraum reicht von Mai 2010 bis Juli 2024 und deckt damit ein komplettes solares Zyklus ab.