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。

関連論文リスト

• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• TriQXNet: Forecasting Dst Index from Solar Wind Data Using an Interpretable Parallel Classical-Quantum Framework with Uncertainty Quantification [2.1940162009107382]
  地磁気嵐はGPS、衛星通信、電力網などの重要なインフラを破壊する可能性がある。 本研究は、Dst予測のためのハイブリッド古典量子ニューラルネットワークであるTriQXNetを紹介する。 我々のモデルは、古典的および量子コンピューティング、共形予測、およびハイブリッドアーキテクチャ内に説明可能なAI(XAI)を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T08:30:42Z)
• Extreme Solar Flare Prediction Using Residual Networks with HMI Magnetograms and Intensitygrams [0.0]
  HMI強度図とマグネティックグラムを用いた極端太陽フレアの予測手法を提案する。 強度図から太陽点を検出し、磁気グラムから磁場パッチを抽出することにより、極度のクラスフレアを分類するためにResidual Network(ResNet)を訓練する。 我々のモデルは高精度で、極端太陽フレアを予測し、宇宙天気予報を改善するための堅牢なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T16:17:16Z)
• A Foundation Model for the Earth System [82.73624748093333]
  我々は、100万時間以上の多様なデータに基づいてトレーニングされた地球システムのための大規模な基盤モデルであるAuroraを紹介します。 オーロラは、大気の質、海波、熱帯のサイクロンの軌道、および専用システムよりも計算コストの桁違いの高解像度の天気予報において、運用上の予測を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:45:18Z)
• Prediction of Space Weather Events through Analysis of Active Region Magnetograms using Convolutional Neural Network [0.0]
  宇宙の悪天候は大気の変化を引き起こし、地球規模で物理的、経済的に損傷を与える。 本研究の目的は、太陽の活動領域磁気図に基づく宇宙天気(太陽フレア、コロナ質量放出、地磁気嵐)の予測に機械学習技術を活用することである。 このデータセットからトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にマグネットグラムを入力することで、宇宙天気イベントが発生するかどうか、どのようなイベントが起こるかを予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T03:04:51Z)
• Typhoon Intensity Prediction with Vision Transformer [51.84456610977905]
  台風強度を正確に予測するために「台風強度変換器(Tint)」を導入する。 Tintは、層ごとにグローバルな受容野を持つ自己認識機構を使用する。 公開されている台風ベンチマークの実験は、Tintの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T03:11:33Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Physics-driven machine learning for the prediction of coronal mass ejections' travel times [46.58747894238344]
  コロナ質量放出(CME)は、太陽コロナからヘリウム圏へのプラズマと磁場の劇的な放出に対応する。 CMEは地磁気嵐と相関しており、太陽エネルギー粒子の流れを発生させる可能性がある。 本稿では,CMEの走行時間予測のための物理駆動型人工知能手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T08:53:29Z)
• Predicting Solar Flares with Remote Sensing and Machine Learning [0.0]
  重要なシステムの破壊は、食糧不足と緊急対応のできないことに繋がる。 ここでは、太陽を継続的に観測する太陽軌道上の衛星を用いて、この差し迫った問題の解決策を提案する。 システムのアプローチにより、災害のリスクを軽減できる十分な安全対策を実施できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T18:28:28Z)
• Physics-informed GANs for Coastal Flood Visualization [65.54626149826066]
  我々は,現在および将来の沿岸洪水の衛星画像を生成する深層学習パイプラインを構築した。 物理に基づく洪水図と比較して画像を評価することにより,提案手法は物理的一貫性とフォトリアリズムの両方において,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。 この研究は沿岸の洪水の可視化に焦点が当てられているが、気候変動が地球をどう形作るかのグローバルな可視化を作成することを想定している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T02:15:34Z)
• Machine learning as a flaring storm warning machine: Was a warning machine for the September 2017 solar flaring storm possible? [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T19:03:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。