論文の概要: A Machine Learning and Computer Vision Approach to Geomagnetic Storm
Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05780v1
- Date: Mon, 4 Apr 2022 15:38:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-17 07:08:48.501758
- Title: A Machine Learning and Computer Vision Approach to Geomagnetic Storm
Forecasting
- Title(参考訳): 地磁気嵐予測のための機械学習とコンピュータビジョンアプローチ
- Authors: Kyle Domico, Ryan Sheatsley, Yohan Beugin, Quinn Burke and Patrick
McDaniel
- Abstract要約: 地磁気嵐は、太陽から放出される荷電粒子の質量によって引き起こされる地球の磁気圏の乱れである。
NOAAの現在の予測方法は、高価な太陽風探査機と世界規模の磁気センサネットワークに依存しているため限られている。
そこで我々は,このようなコストのかかる物理的測定を必要とせずに,地磁気嵐を正確に予測する,新しい機械学習とコンピュータビジョン手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0499240875882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Geomagnetic storms, disturbances of Earth's magnetosphere caused by masses of
charged particles being emitted from the Sun, are an uncontrollable threat to
modern technology. Notably, they have the potential to damage satellites and
cause instability in power grids on Earth, among other disasters. They result
from high sun activity, which are induced from cool areas on the Sun known as
sunspots. Forecasting the storms to prevent disasters requires an understanding
of how and when they will occur. However, current prediction methods at the
National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) are limited in that they
depend on expensive solar wind spacecraft and a global-scale magnetometer
sensor network. In this paper, we introduce a novel machine learning and
computer vision approach to accurately forecast geomagnetic storms without the
need of such costly physical measurements. Our approach extracts features from
images of the Sun to establish correlations between sunspots and geomagnetic
storm classification and is competitive with NOAA's predictions. Indeed, our
prediction achieves a 76% storm classification accuracy. This paper serves as
an existence proof that machine learning and computer vision techniques provide
an effective means for augmenting and improving existing geomagnetic storm
forecasting methods.
- Abstract(参考訳): 地磁気嵐、太陽から放出される荷電粒子の質量による地球の磁気圏の乱れは、現代の技術にとって制御不能な脅威である。
特に、衛星を損傷させ、地球上の電力網の不安定性を引き起こす可能性がある。
太陽活動は、太陽黒点として知られる太陽の冷涼な場所から引き起こされる。
災害を防止するために嵐を予測するには、その発生方法と時期を理解する必要がある。
しかし、国家海洋大気庁(NOAA)の現在の予測手法は、高価な太陽風探査機や世界規模の磁気センサネットワークに依存するため限られている。
本稿では,このような物理測定を必要とせずに,地磁気嵐を正確に予測する新しい機械学習とコンピュータビジョン手法を提案する。
本手法は,太陽画像から特徴を抽出し,太陽黒点と地磁気嵐分類の相関関係を確立し,noaaの予測と競合する。
実際、我々の予測は嵐分類の精度が76%に達する。
本稿では,機械学習とコンピュータビジョン技術が,既存の地磁気嵐予測手法の強化と改善に有効な手段であることを示す。
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