論文の概要: TriQXNet: Forecasting Dst Index from Solar Wind Data Using an Interpretable Parallel Classical-Quantum Framework with Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06658v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 08:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 18:46:17.668821
• Title: TriQXNet: Forecasting Dst Index from Solar Wind Data Using an Interpretable Parallel Classical-Quantum Framework with Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: TriQXNet:不確かさを定量化した解釈可能な並列古典量子フレームワークによる太陽風データからのDst指数予測
• Authors: Md Abrar Jahin, M. F. Mridha, Zeyar Aung, Nilanjan Dey, R. Simon Sherratt,
• Abstract要約: 地磁気嵐はGPS、衛星通信、電力網などの重要なインフラを破壊する可能性がある。 本研究は、Dst予測のためのハイブリッド古典量子ニューラルネットワークであるTriQXNetを紹介する。 我々のモデルは、古典的および量子コンピューティング、共形予測、およびハイブリッドアーキテクチャ内に説明可能なAI(XAI)を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1940162009107382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geomagnetic storms, caused by solar wind energy transfer to Earth's magnetic field, can disrupt critical infrastructure like GPS, satellite communications, and power grids. The disturbance storm-time (Dst) index measures storm intensity. Despite advancements in empirical, physics-based, and machine-learning models using real-time solar wind data, accurately forecasting extreme geomagnetic events remains challenging due to noise and sensor failures. This research introduces TriQXNet, a novel hybrid classical-quantum neural network for Dst forecasting. Our model integrates classical and quantum computing, conformal prediction, and explainable AI (XAI) within a hybrid architecture. To ensure high-quality input data, we developed a comprehensive preprocessing pipeline that included feature selection, normalization, aggregation, and imputation. TriQXNet processes preprocessed solar wind data from NASA's ACE and NOAA's DSCOVR satellites, predicting the Dst index for the current hour and the next, providing vital advance notice to mitigate geomagnetic storm impacts. TriQXNet outperforms 13 state-of-the-art hybrid deep-learning models, achieving a root mean squared error of 9.27 nanoteslas (nT). Rigorous evaluation through 10-fold cross-validated paired t-tests confirmed its superior performance with 95% confidence. Conformal prediction techniques provide quantifiable uncertainty, which is essential for operational decisions, while XAI methods like ShapTime enhance interpretability. Comparative analysis shows TriQXNet's superior forecasting accuracy, setting a new level of expectations for geomagnetic storm prediction and highlighting the potential of classical-quantum hybrid models in space weather forecasting.
• Abstract（参考訳）: 太陽風による地球の磁場へのエネルギー移動による地磁気嵐は、GPS、衛星通信、電力網といった重要なインフラを破壊する可能性がある。 暴風雨時(Dst)指数は、嵐の強度を測定する。 実時間太陽風データを用いた経験的、物理学に基づく、および機械学習モデルの進歩にもかかわらず、極端に地磁気事象を正確に予測することは、ノイズやセンサーの故障のために難しいままである。 本研究は、Dst予測のためのハイブリッド古典量子ニューラルネットワークであるTriQXNetを紹介する。 我々のモデルは、古典的および量子コンピューティング、共形予測、およびハイブリッドアーキテクチャ内に説明可能なAI(XAI)を統合する。 高品質な入力データを確保するために,特徴選択,正規化,集約,計算を含む包括的前処理パイプラインを開発した。 TriQXNetはNASAのACEとNOAAのDSCOVR衛星からの事前処理された太陽風データを処理し、現在の時間と次の時間におけるDst指数を予測する。 TriQXNetは13の最先端ハイブリッドディープラーニングモデルより優れており、根平均2乗誤差は9.27ナノテラス(nT)である。 10倍のクロスバリッドペアTテストによる厳密な評価により,95%の信頼性で優れた性能が確認された。 コンフォーマル予測技術は、運用上の決定に不可欠である定量的不確実性を提供する一方、ShapTimeのようなXAIメソッドは解釈可能性を高める。 比較分析では、TriQXNetの予測精度が優れていること、地磁気嵐予測に対する新たな期待レベルを設定し、宇宙天気予報における古典的量子ハイブリッドモデルの可能性を強調している。

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