論文の概要: Machine Learning in Heliophysics and Space Weather Forecasting: A White Paper of Findings and Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12224v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 13:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 06:59:47.365254
• Title: Machine Learning in Heliophysics and Space Weather Forecasting: A White Paper of Findings and Recommendations
• Title（参考訳）: 太陽物理学と宇宙天気予報における機械学習--発見と勧告のホワイトペーパー
• Authors: Gelu Nita, Manolis Georgoulis, Irina Kitiashvili, Viacheslav Sadykov, Enrico Camporeale, Alexander Kosovichev, Haimin Wang, Vincent Oria, Jason Wang, Rafal Angryk, Berkay Aydin, Azim Ahmadzadeh, Xiaoli Bai, Timothy Bastian, Soukaina Filali Boubrahimi, Bin Chen, Alisdair Davey, Sheldon Fereira, Gregory Fleishman, Dale Gary, Andrew Gerrard, Gregory Hellbourg, Katherine Herbert, Jack Ireland, Egor Illarionov, Natsuha Kuroda, Qin Li, Chang Liu, Yuexin Liu, Hyomin Kim, Dustin Kempton, Ruizhe Ma, Petrus Martens, Ryan McGranaghan, Edward Semones, John Stefan, Andrey Stejko, Yaireska Collado-Vega, Meiqi Wang, Yan Xu, Sijie Yu
• Abstract要約: このワークショップの目的は、ヘリオフィジカルにおけるデータ分析、モデリング、予測のための機械学習および/またはディープラーニング技術の適用の進展と展望を議論することであった。 議論の結果は、参加者が同意した推奨事項のトップレベルリストも含む、このホワイトペーパーにまとめられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.498068331078386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The authors of this white paper met on 16-17 January 2020 at the New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, for a 2-day workshop that brought together a group of heliophysicists, data providers, expert modelers, and computer/data scientists. Their objective was to discuss critical developments and prospects of the application of machine and/or deep learning techniques for data analysis, modeling and forecasting in Heliophysics, and to shape a strategy for further developments in the field. The workshop combined a set of plenary sessions featuring invited introductory talks interleaved with a set of open discussion sessions. The outcome of the discussion is encapsulated in this white paper that also features a top-level list of recommendations agreed by participants.
• Abstract（参考訳）: このホワイトペーパーの著者らは、2020年1月16日から17日にかけてニュージャージー州ニューアークのニュージャージー工科大学で開かれた2日間のワークショップで、ヘリオフィジスト、データ提供者、エキスパートモデラー、コンピュータ/データサイエンティストの集団を集めた。 彼らの目的は、ヘリオフィジカルにおけるデータ分析、モデリング、予測のための機械学習および/またはディープラーニング技術の応用に関する重要な発展と展望を議論し、この分野におけるさらなる発展のための戦略を形成することである。 ワークショップでは、招待された招待講演とオープンなディスカッションセッションのセットを組み合わせた、一連のプレナリーセッションが組み合わされた。 議論の結果は、参加者が同意した推奨事項のトップレベルリストも含む、このホワイトペーパーにまとめられている。

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