Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Space Weather Prediction: Bridging the Gap between Heliophysics Data and Theory

論文の概要: Deep Learning for Space Weather Prediction: Bridging the Gap between Heliophysics Data and Theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13328v1
Date: Tue, 27 Dec 2022 00:30:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 16:29:24.584085
Title: Deep Learning for Space Weather Prediction: Bridging the Gap between Heliophysics Data and Theory
Title（参考訳）: 宇宙天気予報のためのディープラーニング: ヘリオフィジカルデータと理論のギャップを埋める
Authors: John C. Dorelli, Chris Bard, Thomas Y. Chen, Daniel Da Silva, Luiz Fernando Guides dos Santos, Jack Ireland, Michael Kirk, Ryan McGranaghan, Ayris Narock, Teresa Nieves-Chinchilla, Marilia Samara, Menelaos Sarantos, Pete Schuck, Barbara Thompson
Abstract要約: 深層学習技術は、予測的に強力な宇宙天気モデルの新しいクラスを創出する。我々はNASAに、これらの進歩を活かすのに必要な研究とインフラに投資するよう求めた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5597536699796795
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Traditionally, data analysis and theory have been viewed as separate disciplines, each feeding into fundamentally different types of models. Modern deep learning technology is beginning to unify these two disciplines and will produce a new class of predictively powerful space weather models that combine the physical insights gained by data and theory. We call on NASA to invest in the research and infrastructure necessary for the heliophysics' community to take advantage of these advances.
Abstract（参考訳）: 伝統的に、データ分析と理論は別々の分野と見なされ、それぞれが根本的に異なる種類のモデルに供給される。現代のディープラーニング技術は、これらの2つの分野を統一し始めており、データと理論によって得られる物理的な洞察を組み合わせた予測可能な強力な宇宙気象モデルが新たに作成される。我々はNASAに、これらの進歩を活かすのに必要な研究とインフラに投資するよう求めた。

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