Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extreme Solar Flare Prediction Using Residual Networks with HMI Magnetograms and Intensitygrams

論文の概要: Extreme Solar Flare Prediction Using Residual Networks with HMI Magnetograms and Intensitygrams

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14750v1
Date: Thu, 23 May 2024 16:17:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 13:56:49.029828
Title: Extreme Solar Flare Prediction Using Residual Networks with HMI Magnetograms and Intensitygrams
Title（参考訳）: HMIマグネティックグラムとインテンシティグラムを用いた残差網を用いた極端太陽フレア予測
Authors: Juyoung Yun, Jungmin Shin,
Abstract要約: HMI強度図とマグネティックグラムを用いた極端太陽フレアの予測手法を提案する。強度図から太陽点を検出し、磁気グラムから磁場パッチを抽出することにより、極度のクラスフレアを分類するためにResidual Network(ResNet)を訓練する。我々のモデルは高精度で、極端太陽フレアを予測し、宇宙天気予報を改善するための堅牢なツールを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Solar flares, especially C, M, and X class, pose significant risks to satellite operations, communication systems, and power grids. We present a novel approach for predicting extreme solar flares using HMI intensitygrams and magnetograms. By detecting sunspots from intensitygrams and extracting magnetic field patches from magnetograms, we train a Residual Network (ResNet) to classify extreme class flares. Our model demonstrates high accuracy, offering a robust tool for predicting extreme solar flares and improving space weather forecasting. Additionally, we show that HMI magnetograms provide more useful data for deep learning compared to other SDO AIA images by better capturing features critical for predicting flare magnitudes. This study underscores the importance of identifying magnetic fields in solar flare prediction, marking a significant advancement in solar activity prediction with practical implications for mitigating space weather impacts.
Abstract（参考訳）: 太陽フレア、特にC、M、Xクラスは、衛星の運用、通信システム、電力網に重大なリスクをもたらす。 HMI強度図とマグネティックグラムを用いた極端太陽フレアの予測手法を提案する。強度図から太陽点を検出し、磁気グラムから磁場パッチを抽出することにより、極度のクラスフレアを分類するためにResidual Network(ResNet)を訓練する。我々のモデルは高精度で、極端太陽フレアを予測し、宇宙天気予報を改善するための堅牢なツールを提供する。さらに,HMIマグネティックグラムは,他のSDO AIA画像と比較して,フレアマグニチュードの予測に重要な特徴を捉えることにより,より有用な深層学習データを提供することを示した。本研究は、太陽フレア予測における磁場の同定の重要性を強調し、太陽活動予測の顕著な進歩と、宇宙気象への影響を緩和するための実践的意味を明らかにした。

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