論文の概要: Machine learning as a flaring storm warning machine: Was a warning
machine for the September 2017 solar flaring storm possible?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02425v1
- Date: Sun, 5 Jul 2020 19:03:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 08:38:00.246106
- Title: Machine learning as a flaring storm warning machine: Was a warning
machine for the September 2017 solar flaring storm possible?
- Title（参考訳）: フレアリングストーム警告マシンとしての機械学習:2017年9月の太陽フレアリングストームの警告マシンは可能か?
- Authors: Federico Benvenuto, Cristina Campi, Anna Maria Massone, Michele Piana
- Abstract要約: 機械学習は、過去10年間の最も暴力的で最も予期せぬ出来事についてタイムリーな警告を送る方法として利用できることを示す。
また,スペーサ性向上機械学習と特徴ランクの併用により,予測過程においてエネルギーがアクティブリージョン特性として果たす重要な役割を識別できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning is nowadays the methodology of choice for flare forecasting
and supervised techniques, in both their traditional and deep versions, are
becoming the most frequently used ones for prediction in this area of space
weather. Yet, machine learning has not been able so far to realize an operating
warning system for flaring storms and the scientific literature of the last
decade suggests that its performances in the prediction of intense solar flares
are not optimal.
The main difficulties related to forecasting solar flaring storms are
probably two. First, most methods are conceived to provide probabilistic
predictions and not to send binary yes/no indications on the consecutive
occurrence of flares along an extended time range. Second, flaring storms are
typically characterized by the explosion of high energy events, which are
seldom recorded in the databases of space missions; as a consequence,
supervised methods are trained on very imbalanced historical sets, which makes
them particularly ineffective for the forecasting of intense flares.
Yet, in this study we show that supervised machine learning could be utilized
in a way to send timely warnings about the most violent and most unexpected
flaring event of the last decade, and even to predict with some accuracy the
energy budget daily released by magnetic reconnection during the whole time
course of the storm. Further, we show that the combination of
sparsity-enhancing machine learning and feature ranking could allow the
identification of the prominent role that energy played as an Active Region
property in the forecasting process.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は現在、フレア予測と監視技術に選択される方法論であり、伝統的なバージョンと深層バージョンの両方において、宇宙天気のこの領域で予測に最も頻繁に使われているものとなっている。
しかし、これまでのところ機械学習は嵐を発生させるための警告システムを実現できていないため、過去10年間の科学文献から、太陽フレアの激しい予測におけるその性能は最適ではないことが示唆されている。
太陽嵐の予報に関する主な困難は、おそらく2つである。
第一に、ほとんどの方法は確率的予測を提供し、拡張時間範囲に沿ってフレアの連続的な発生について二項のye/noの表示を送らないよう考えられている。
第2に、フレアリング・ストームは、宇宙ミッションのデータベースにほとんど記録されていない高エネルギー事象の爆発によって特徴づけられ、結果として、監督された手法は、非常に不均衡な歴史的セットで訓練されるため、特に激しいフレアの予測には効果がない。
しかし,本研究では,教師付き機械学習を,過去10年間で最も暴力的で予期せぬ現象をタイムリーに警告する手段として活用し,嵐の全期間において磁気リコネクションによって毎日放出されるエネルギー予算をある程度正確に予測することを可能にする。
さらに,sparsity-enhancing machine learningと特徴ランキングの組み合わせにより,予測過程においてエネルギーが活発な領域特性として果たした役割を識別できることを示す。
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