文献

J-GLOBAL ID：202002251989075355   整理番号：20A0560093

太陽フレアAI予報Deep Flare Netの運用化

著者 (5件)： 西塚直人 (情報通信研究機構) ,  久保勇樹 (情報通信研究機構) ,  杉浦孔明 (情報通信研究機構) ,  田光江 (情報通信研究機構) ,  石井守 (情報通信研究機構)
資料名： 宇宙航空研究開発機構特別資料 JAXA-SP-(Web)  (JAXA Special Publication (Web))
号： 19-009  ページ： 61-64 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月06日 
JST資料番号： U0875A  ISSN： 2433-2232  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は,深層学習を用いた太陽フレアの予測モデル(Deep Flare Net)を開発し,ウェブサイトでの予報配信の運用を開始した。本モデルでは,太陽衛星観測データをもとに黒点磁場の複雑性や彩層発光現象を判別し,今後24時間以内に発生する最大規模のフレアを予測できる。太陽活動は宇宙天気現象の源であり,太陽フレアのより早く正確な予報は,宇宙天気予報にとって重要な課題である。本論文では,我々のAI予報システムの紹介と運用モデル開発の留意点,将来展望について議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： *太陽フレア ,  天気予報 ,  人工知能 ,  運用 ,  機械学習 ,  予測モデル ,  Web【情報システム】 ,  情報配布 ,  Webサービス ,  測定データ ,  観測 ,  太陽黒点 ,  太陽磁場 ,  彩層 ,  精度 ,  Webサイト ,  *宇宙天気予報 ,  衛星観測 ,  深層学習 ,  太陽観測 ,  予報精度 ,  モデル
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  観測データ ,  情報配信

分類 (1件)： 太陽系一般  (DB04010T)

引用文献 (5件)：

• Crown, M. D., 2012, Space Weather, 10, S06006
• Kubo, Y., Den, M., & Ishii, M. 2017, J. Space Weather Space Climate, 7, A20
• Nishizuka, N., Sugiura, K., Kubo, Y. et al., 2018, Astrophys. J., 858, 113,
• 西塚直人, 天文月報 2019年, 第112巻, 第6号, 385
• Nishizuka, N., Sugiura, K., Kubo, Y. et al., 2017, Astrophys. J., 835, 156

タイトルに関連する用語 (4件)： 太陽フレア ,  AI ,  予報 ,  運用