Fugu-MT 論文翻訳(概要): Magnetogram-to-Magnetogram: Generative Forecasting of Solar Evolution

論文の概要: Magnetogram-to-Magnetogram: Generative Forecasting of Solar Evolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11659v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 12:28:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 15:11:54.861535
Title: Magnetogram-to-Magnetogram: Generative Forecasting of Solar Evolution
Title（参考訳）: マグネトグラムからマグネトグラム:太陽の進化の予測
Authors: Francesco Pio Ramunno, Hyun-Jin Jeong, Stefan Hackstein, André Csillaghy, Svyatoslav Voloshynovskiy, Manolis K. Georgoulis,
Abstract要約: DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)を用いた画像と画像の変換による視線(LoS)磁気グラムの進化予測手法を提案する。提案手法は,画像品質の「計算機科学メトリクス」と物理精度の「物理メトリクス」を組み合わせて,モデル性能の評価を行う。その結果, DDPMは, 太陽磁場の動的範囲, 磁束, 活動領域の大きさなどの物理的特徴の維持に有効であることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Investigating the solar magnetic field is crucial to understand the physical processes in the solar interior as well as their effects on the interplanetary environment. We introduce a novel method to predict the evolution of the solar line-of-sight (LoS) magnetogram using image-to-image translation with Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs). Our approach combines "computer science metrics" for image quality and "physics metrics" for physical accuracy to evaluate model performance. The results indicate that DDPMs are effective in maintaining the structural integrity, the dynamic range of solar magnetic fields, the magnetic flux and other physical features such as the size of the active regions, surpassing traditional persistence models, also in flaring situation. We aim to use deep learning not only for visualisation but as an integrative and interactive tool for telescopes, enhancing our understanding of unexpected physical events like solar flares. Future studies will aim to integrate more diverse solar data to refine the accuracy and applicability of our generative model.
Abstract（参考訳）: 太陽磁場を調べることは、太陽内部の物理的過程と惑星間環境への影響を理解するために重要である。 DDPMを用いた画像と画像の変換により,視線(LoS)磁気グラムの進化を予測する新しい手法を提案する。提案手法は,画像品質の「計算機科学メトリクス」と物理精度の「物理メトリクス」を組み合わせて,モデル性能の評価を行う。その結果, DDPMは, 太陽磁場の動的範囲, 磁束, 活動領域の大きさなどの物理的特徴の維持に有効であることが示唆された。我々は、深層学習を可視化だけでなく、望遠鏡の統合的でインタラクティブなツールとして利用し、太陽フレアのような予期せぬ物理的事象の理解を深めることを目指している。将来の研究は、より多様な太陽データを統合することで、我々の生成モデルの精度と適用性を向上することを目指している。

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