Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting SEP Events During Solar Cycles 23 and 24 Using Interpretable Machine Learning

論文の概要: Forecasting SEP Events During Solar Cycles 23 and 24 Using Interpretable Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02536v1
Date: Mon, 4 Mar 2024 23:12:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 16:36:42.461792
Title: Forecasting SEP Events During Solar Cycles 23 and 24 Using Interpretable Machine Learning
Title（参考訳）: 解釈型機械学習による太陽周期23・24のSEPイベント予測
Authors: Spiridon Kasapis, Irina N. Kitiashvili, Paul Kosovich, Alexander G. Kosovichev, Viacheslav M. Sadykov, Patrick O'Keefe, Vincent Wang
Abstract要約: 我々は、新しいデータプロダクトの予測可能性を評価するために、一連の機械学習戦略を用いて、事後SEPイベントの予測を行う。データ量の増大にもかかわらず、予測精度は 0.7 + 0.1 に達し、これはこれらのベンチマークに合致するが、公表されたベンチマークを超えない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.321248253111776
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Prediction of the Solar Energetic Particle (SEP) events garner increasing interest as space missions extend beyond Earth's protective magnetosphere. These events, which are, in most cases, products of magnetic reconnection-driven processes during solar flares or fast coronal-mass-ejection-driven shock waves, pose significant radiation hazards to aviation, space-based electronics, and particularly, space exploration. In this work, we utilize the recently developed dataset that combines the Solar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager's (SDO/HMI) Space weather HMI Active Region Patches (SHARP) and the Solar and Heliospheric Observatory/Michelson Doppler Imager's (SoHO/MDI) Space Weather MDI Active Region Patches (SMARP). We employ a suite of machine learning strategies, including Support Vector Machines (SVM) and regression models, to evaluate the predictive potential of this new data product for a forecast of post-solar flare SEP events. Our study indicates that despite the augmented volume of data, the prediction accuracy reaches 0.7 +- 0.1, which aligns with but does not exceed these published benchmarks. A linear SVM model with training and testing configurations that mimic an operational setting (positive-negative imbalance) reveals a slight increase (+ 0.04 +- 0.05) in the accuracy of a 14-hour SEP forecast compared to previous studies. This outcome emphasizes the imperative for more sophisticated, physics-informed models to better understand the underlying processes leading to SEP events.
Abstract（参考訳）: 太陽エネルギー粒子(SEP)の予測は、地球の磁気圏を超えて宇宙ミッションが広がるにつれて、関心が高まりつつある。これらの事象は、ほとんどの場合、太陽フレアや高速コロナ質量放出衝撃波による磁気リコネクション駆動プロセスの産物であり、航空、宇宙電子、特に宇宙探査に重大な放射線障害をもたらす。本研究では、最近開発されたSolar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager's (SDO/HMI) Space weather HMI Active Region Patches (SHARP)とSolar and Heliospheric Observatory/Michelson Doppler Imager's (SoHO/MDI) Space Weather MDI Active Region Patches (SMARP)を組み合わせたデータセットを利用する。我々は,SVM(Support Vector Machines)や回帰モデルなど,機械学習の一連の戦略を用いて,新しいデータプロダクトの予測可能性を評価する。本研究では,データ量の増加にもかかわらず,予測精度が0.7+-0.1に達することを示唆する。動作条件(正負の不均衡)を模倣したトレーニングおよびテスト構成を持つ線形SVMモデルは、従来の研究と比較して14時間SEP予測の精度でわずかに増加(+0.04+-0.05)する。この結果は、SEPイベントにつながる基礎となるプロセスをよりよく理解するために、より洗練された物理インフォームドモデルの必要性を強調している。

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