論文の概要: Machine learning in solar physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15308v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 08:55:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 14:10:45.516464
- Title: Machine learning in solar physics
- Title（参考訳）: 太陽物理学における機械学習
- Authors: A. Asensio Ramos, M. C. M. Cheung, I. Chifu, R. Gafeira
- Abstract要約: 太陽物理学における機械学習の応用は、太陽の大気で起こる複雑な過程の理解を大幅に強化する可能性がある。
深層学習などの手法を用いることで、私たちは現在、太陽観測から大量のデータを分析する立場にある。
太陽フレアのような爆発的な現象の理解を深め、地球環境に強い影響を与える可能性がある。
- 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: The application of machine learning in solar physics has the potential to
greatly enhance our understanding of the complex processes that take place in
the atmosphere of the Sun. By using techniques such as deep learning, we are
now in the position to analyze large amounts of data from solar observations
and identify patterns and trends that may not have been apparent using
traditional methods. This can help us improve our understanding of explosive
events like solar flares, which can have a strong effect on the Earth
environment. Predicting hazardous events on Earth becomes crucial for our
technological society. Machine learning can also improve our understanding of
the inner workings of the sun itself by allowing us to go deeper into the data
and to propose more complex models to explain them. Additionally, the use of
machine learning can help to automate the analysis of solar data, reducing the
need for manual labor and increasing the efficiency of research in this field.
- Abstract（参考訳）: 太陽物理学における機械学習の応用は、太陽の大気で起こる複雑な過程の理解を大幅に強化する可能性がある。
深層学習などの手法を用いることで,太陽観測から大量のデータを分析し,従来の手法では明らかではなかったパターンや傾向を識別する立場にある。
これは、地球環境に強い影響を与える太陽フレアのような爆発的な事象に対する理解を改善するのに役立ちます。
地球上での危険事象の予測は、我々の技術社会にとって不可欠である。
機械学習は、データをさらに深く理解し、それらを説明するためのより複雑なモデルを提案することによって、太陽内部の動作に対する理解を向上させることができる。
さらに、機械学習を利用することで、太陽データの分析を自動化し、手作業の必要を減らし、この分野の研究の効率を高めることができる。
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