論文の概要: Multimodal Flare Forecasting with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16116v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 15:42:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:34.912898
• Title: Multimodal Flare Forecasting with Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングによるマルチモーダルフレア予測
• Authors: Grégoire Francisco, Sabrina Guastavino, Teresa Barata, João Fernandes, Dario Del Moro,
• Abstract要約: 色圏およびコロナUVおよびEUV放射の異なる波長での予測能力を比較するために、深層学習を採用している。 以上の結果から,EUVの波長は,視線磁図と同等以上の識別力が得られることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2968738145616401
• License:
• Abstract: Solar flare forecasting mainly relies on photospheric magnetograms and associated physical features to predict forthcoming flares. However, it is believed that flare initiation mechanisms often originate in the chromosphere and the lower corona. In this study, we employ deep learning as a purely data-driven approach to compare the predictive capabilities of chromospheric and coronal UV and EUV emissions across different wavelengths with those of photospheric line-of-sight magnetograms. Our findings indicate that individual EUV wavelengths can provide discriminatory power comparable or better to that of line-of-sight magnetograms. Moreover, we identify simple multimodal neural network architectures that consistently outperform single-input models, showing complementarity between the flare precursors that can be extracted from the distinct layers of the solar atmosphere. To mitigate potential biases from known misattributions in Active Region flare catalogs, our models are trained and evaluated using full-disk images and a comprehensive flare event catalog at the full-disk level. We introduce a deep-learning architecture suited for extracting temporal features from full-disk videos.
• Abstract（参考訳）: 太陽フレア予測は主に光球磁気図とそれに関連する物理的特徴に頼り、今後のフレアを予測する。 しかし、フレア開始機構は、しばしば色圏と下部コロナに由来すると考えられている。 本研究では、深層学習を純粋にデータ駆動のアプローチとして用いて、色圏およびコロナUVおよびEUV放射の予測能力を、光球系磁図と比較する。 以上の結果から,EUVの波長は,視線磁図と同等以上の識別力が得られることが示唆された。 さらに、太陽大気の異なる層から抽出できるフレア前駆体間の相補性を示す、単一入力モデルよりも一貫して優れた単純なマルチモーダルニューラルネットワークアーキテクチャを同定する。 アクティブリージョンフレアカタログにおける既知の誤属性からの潜在的なバイアスを軽減するため,本モデルではフルディスク画像とフルディスクレベルの包括的フレアイベントカタログを用いてトレーニングおよび評価を行った。 フルディスクビデオから時間的特徴を抽出するのに適したディープラーニングアーキテクチャを提案する。

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