In diesem Projekt wollen wir die wachsende Zahl hochdetaillierter multispektraler Sonnenbilder nutzen, um die Vorhersage der auf der Erde eintreffenden Sonnenwindströme zu verbessern. Wir nutzen die Möglichkeiten moderner Computervision und maschineller Lernverfahren, um Sonnenbilder zu erfassen, zu analysieren und in ein empirisches (datenbasiertes) Modell zu integrieren. Wir planen, ein Regressionsmodell zu entwickeln und zu trainieren, das den Sonnenwind auf Basis der großen Menge verfügbarer Daten (Sonnenwindmessungen in Erdnähe und multispektrale Sonnenbilder) vorhersagt: Allein die von SDO übertragene Datenmenge beträgt etwa 1 TB pro Tag. Riesige Mengen historischer Beobachtungen stehen mittlerweile von der NASA und assoziierten Zentren zur Verfügung, während das GFZ-Potsdam eine umfangreiche Datenbank mit Sonnenbildern aus verschiedenen Missionen pflegt.