論文の概要: Solar synthetic imaging: Introducing denoising diffusion probabilistic models on SDO/AIA data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02552v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 08:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:10:13.038500
• Title: Solar synthetic imaging: Introducing denoising diffusion probabilistic models on SDO/AIA data
• Title（参考訳）: 太陽合成イメージング:SDO/AIAデータに基づく拡散確率モデルの導入
• Authors: Francesco P. Ramunno, S. Hackstein, V. Kinakh, M. Drozdova, G. Quetant, A. Csillaghy, S. Voloshynovskiy,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the rarity of significant solar flares compared to smaller ones, training effective machine learning models for solar activity forecasting is challenging due to insufficient data. This study proposes using generative deep learning models, specifically a Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM), to create synthetic images of solar phenomena, including flares of varying intensities. By employing a dataset from the AIA instrument aboard the SDO spacecraft, focusing on the 171 {\AA} band that captures various solar activities, and classifying images with GOES X-ray measurements based on flare intensity, we aim to address the data scarcity issue. The DDPM's performance is evaluated using cluster metrics, Frechet Inception Distance (FID), and F1-score, showcasing promising results in generating realistic solar imagery. We conduct two experiments: one to train a supervised classifier for event identification and another for basic flare prediction, demonstrating the value of synthetic data in managing imbalanced datasets. This research underscores the potential of DDPMs in solar data analysis and forecasting, suggesting further exploration into their capabilities for solar flare prediction and application in other deep learning and physical tasks.
• Abstract（参考訳）: 太陽フレアが小さいものに比べて希少であることを考えると、太陽活動予測のための効果的な機械学習モデルの訓練は不十分なデータのために困難である。 本研究では, 様々な強度のフレアを含む太陽現象の合成画像を作成するために, 生成的深層学習モデル, 特にDenoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) を用いて提案する。 SDO衛星に搭載されたAIA機器のデータセットを用いて、様々な太陽活動を捉えた171 {\AA}バンドに焦点をあて、フレア強度に基づくGOES X線測定で画像を分類することで、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。 イベント識別のための教師付き分類器と基本的なフレア予測のための2つの実験を行い、不均衡なデータセットを管理する際の合成データの価値を実証した。 本研究は、太陽データ分析および予測におけるDDPMの可能性を強調し、太陽フレア予測能力と他の深層学習および物理タスクへの応用に関するさらなる調査を示唆する。

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