Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI-FLARES: Artificial Intelligence for the Analysis of Solar Flares Data

論文の概要: AI-FLARES: Artificial Intelligence for the Analysis of Solar Flares Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01104v1
Date: Tue, 2 Jan 2024 08:56:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-03 14:23:46.522632
Title: AI-FLARES: Artificial Intelligence for the Analysis of Solar Flares Data
Title（参考訳）: AI-FLARES: 太陽フレアデータ分析のための人工知能
Authors: Michele Piana, Federico Benvenuto, Anna Maria Massone, Cristina Campi, Sabrina Guastavino, Francesco Marchetti, Paolo Massa, Emma Perracchione, Anna Volpara
Abstract要約: AI-FLARESは、Agenzia Spaziale ItalianaとIstituto Nazionale di Astrofisicaが出資した研究プロジェクトである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1581592153894644
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: AI-FLARES (Artificial Intelligence for the Analysis of Solar Flares Data) is a research project funded by the Agenzia Spaziale Italiana and by the Istituto Nazionale di Astrofisica within the framework of the ``Attivit\`a di Studio per la Comunit\`a Scientifica Nazionale Sole, Sistema Solare ed Esopianeti'' program. The topic addressed by this project was the development and use of computational methods for the analysis of remote sensing space data associated to solar flare emission. This paper overviews the main results obtained by the project, with specific focus on solar flare forecasting, reconstruction of morphologies of the flaring sources, and interpretation of acceleration mechanisms triggered by solar flares.
Abstract（参考訳）: AI-FLARES(AI-FLARES、Artificial Intelligence for the Analysis of Solar Flares Data)は、アセンツィア・スパツィアーレ・イタリアナと、アストロフィシカ国立研究所(Istituto Nazionale di Astrofisica)が「Attivit\`a di Studio per la Comunit\`a Scientifica Nazionale Sole, Sistema Solare ed Esopianeti」プログラムの枠組みの中で出資した研究プロジェクトである。このプロジェクトで取り組まれたトピックは、太陽フレア放出に伴うリモートセンシング空間データの解析のための計算手法の開発と利用であった。本稿では, 太陽フレア予測, フレア発生源の形態再構成, 太陽フレアによる加速機構の解釈を中心に, プロジェクトによって得られた主な結果について概説する。

関連論文リスト

Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey [101.77425018347557]
本調査は、リモートセンシング基礎モデル(RSFM)の新しい分野を体系的にレビューする。モチベーションと背景の概要から始まり、続いて基本概念が導入された。我々はこれらのモデルを公開データセットと比較し、既存の課題について議論し、今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-22T01:08:21Z)
Solar synthetic imaging: Introducing denoising diffusion probabilistic models on SDO/AIA data [0.0]
本研究では、生成的深層学習モデル、特にDenoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)を用いて、太陽現象の合成画像を作成することを提案する。 SDO宇宙船に搭載されたAIA機器のデータセットを利用することで、データ不足問題に対処することを目指している。 DDPMのパフォーマンスは、クラスタメトリクス、Frechet Inception Distance (FID)、F1スコアを用いて評価され、現実的な太陽画像を生成する上で有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:18:45Z)
Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system [57.5191940978886]
我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:05:28Z)
Machine learning in solar physics [0.0]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-27T08:55:20Z)
Improving day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting by Leveraging Spatio-Temporal Context [46.72071291175356]
太陽発電は二酸化炭素の排出量を大幅に削減することで気候変動を緩和する大きな可能性を秘めている。しかし、太陽光の固有の変動は、電力網に太陽エネルギーをシームレスに統合する上で大きな課題となる。本稿では,衛星データを用いた時間的文脈の活用を目的としたディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T19:54:39Z)
Solar Active Region Magnetogram Image Dataset for Studies of Space Weather [0.0]
このデータセットには3つのソースからのデータが含まれており、太陽活動領域のSDOヘリオサイスミックおよび磁気画像(HMI)マグネティックグラムを提供する。このデータセットは、磁気構造、時間の経過とともに進化し、太陽フレアとの関係に関する画像解析や太陽物理学の研究に有用である。このデータセットは、太陽フレア予測研究のベンチマークデータセットとして機能する、太陽活動領域の一定サイズの画像の、最小限の処理されたユーザーデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-16T14:44:24Z)
Artificial intelligence to advance Earth observation: : A review of models, recent trends, and pathways forward [60.43248801101935]
本稿では、生のEOデータから使用可能なEOベースの情報への移行を通知し、支援する、重要な科学的ツールとアプローチについて、鳥の視点で説明する。 i)コンピュータビジョン, (ii) 機械学習, (iii) 高度な処理とコンピューティング, (iv) 知識ベースAI, (v) 説明可能なAIと因果推論, (vi) 物理認識モデル, (vii) ユーザ中心のアプローチ, (viii) EOにおけるML技術の大量使用に関する倫理的・社会的問題に関する議論の議論を網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-15T07:47:24Z)
A Comparative Study on Generative Models for High Resolution Solar Observation Imaging [59.372588316558826]
本研究は、観測された太陽活動状態の背後にあるデータ分布を正確に捉えるために、現在の最先端生成モデルの能力について検討する。スーパーコンピュータ上での分散トレーニングを用いて、人間の専門家が区別できない高品質なサンプルを生成する、最大1024x1024解像度の生成モデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-14T14:40:32Z)
Solar Wind Speed Estimate with Machine Learning Ensemble Models for LISA [0.0]
本研究では,不均一な弱回帰器で構成されるアンサンブルモデルが,予測精度において弱い回帰器より優れていることを示す。機械学習やその他の強力な予測アルゴリズムは、LISAや宇宙気象科学のような宇宙ミッションの診断の代用として動作するソフトウェアモデルに専用の機器を代用する可能性の窓を開ける。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-13T22:57:02Z)
Analytical Modelling of Exoplanet Transit Specroscopy with Dimensional Analysis and Symbolic Regression [68.8204255655161]
ディープラーニング革命は、そのような分析結果を直接、データに適合するコンピュータアルゴリズムで導き出すための扉を開いた。我々は、一般的なホットジュピター系外惑星の遷移半径の合成データにおける記号回帰の利用をうまく実証した。前処理のステップとして,変数の無次元な組み合わせを特定するために次元解析を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-22T00:52:56Z)
DeepSun: Machine-Learning-as-a-Service for Solar Flare Prediction [3.994605741665177]
我々は、Web上で太陽フレアを予測するための、DeepSunと呼ばれる機械学習・アズ・ア・サービスフレームワークを提案する。 DeepSunシステムは、このマルチクラス予測問題に対処するために、いくつかの機械学習アルゴリズムを使用している。私たちの知る限り、DeepSunはインターネットを通じて太陽フレアを予測できる最初のMLツールです。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-04T03:41:50Z)

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。