論文の概要: Prediction of Space Weather Events through Analysis of Active Region Magnetograms using Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02545v1
• Date: Sat, 4 May 2024 03:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 19:30:33.347941
• Title: Prediction of Space Weather Events through Analysis of Active Region Magnetograms using Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた活動領域磁図解析による宇宙気象事象の予測
• Authors: Shlesh Sakpal,
• Abstract要約: 宇宙の悪天候は大気の変化を引き起こし、地球規模で物理的、経済的に損傷を与える。 本研究の目的は、太陽の活動領域磁気図に基づく宇宙天気(太陽フレア、コロナ質量放出、地磁気嵐)の予測に機械学習技術を活用することである。 このデータセットからトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にマグネットグラムを入力することで、宇宙天気イベントが発生するかどうか、どのようなイベントが起こるかを予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although space weather events may not directly affect human life, they have the potential to inflict significant harm upon our communities. Harmful space weather events can trigger atmospheric changes that result in physical and economic damages on a global scale. In 1989, Earth experienced the effects of a powerful geomagnetic storm that caused satellites to malfunction, while triggering power blackouts in Canada, along with electricity disturbances in the United States and Europe. With the solar cycle peak rapidly approaching, there is an ever-increasing need to prepare and prevent the damages that can occur, especially to modern-day technology, calling for the need of a comprehensive prediction system. This study aims to leverage machine learning techniques to predict instances of space weather (solar flares, coronal mass ejections, geomagnetic storms), based on active region magnetograms of the Sun. This was done through the use of the NASA DONKI service to determine when these solar events occur, then using data from the NASA Solar Dynamics Observatory to compile a dataset that includes magnetograms of active regions of the Sun 24 hours before the events. By inputting the magnetograms into a convolutional neural network (CNN) trained from this dataset, it can serve to predict whether a space weather event will occur, and what type of event it will be. The model was designed using a custom architecture CNN, and returned an accuracy of 90.27%, a precision of 85.83%, a recall of 91.78%, and an average F1 score of 92.14% across each class (Solar flare [Flare], geomagnetic storm [GMS], coronal mass ejection [CME]). Our results show that using magnetogram data as an input for a CNN is a viable method to space weather prediction. Future work can involve prediction of the magnitude of solar events.
• Abstract（参考訳）: 宇宙気象の出来事は人間の生活に直接影響を与えないかもしれないが、我々のコミュニティに大きな害を与える可能性がある。 宇宙の悪天候は大気の変化を引き起こし、地球規模で物理的、経済的に損傷を与える。 1989年、地球は強力な磁気嵐の影響を受け、衛星が故障し、カナダでは停電が発生し、アメリカ合衆国やヨーロッパの電気障害も発生した。 太陽周期のピークが急速に接近するにつれ、特に現代の技術に発生する損傷を準備し、予防する必要性が高まっており、包括的な予測システムの必要性が求められている。 本研究の目的は、太陽の活動領域磁気図に基づいて、宇宙天気(太陽フレア、コロナ質量放出、地磁気嵐)を予測するための機械学習技術を活用することである。 これは、NASAのDONKIサービスを使用して、これらの太陽イベントがいつ発生するかを判断し、NASAのソーラー・ダイナミクス・オブザーバからのデータを使用して、太陽の活動領域の磁気グラムを含むデータセットを24時間前にコンパイルすることで実現された。 このデータセットからトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にマグネットグラムを入力することで、宇宙天気イベントが発生するかどうか、どのようなイベントが起こるかを予測することができる。 モデルはカスタムアーキテクチャのCNNを用いて設計され、精度は90.27%、精度は85.83%、リコールは91.78%、F1スコアは92.14%であった(Solar flare(フレア)、地磁気嵐(GMS)、コロナ質量放出(CME))。 以上の結果から,CNNの入力としてマグネティックグラムデータを用いることは,宇宙天気予報に有効な方法であることが示唆された。 将来の研究は、太陽の事象の規模を予測することを含む。

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