論文の概要: Generative Simulations of The Solar Corona Evolution With Denoising Diffusion : Proof of Concept

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20843v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 08:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:58.815038
• Title: Generative Simulations of The Solar Corona Evolution With Denoising Diffusion : Proof of Concept
• Title（参考訳）: 縮退拡散による太陽コロナ進化の創成シミュレーション : 概念の証明
• Authors: Grégoire Francisco, Francesco Pio Ramunno, Manolis K. Georgoulis, João Fernandes, Teresa Barata, Dario Del Moro,
• Abstract要約: 太陽磁化コロナは、フレア、コロナ質量放出(CME)、そして自然界の太陽風など、宇宙の気象の影響で様々な現象を引き起こしている。 本研究では, 将来的なコロナの進化をシミュレートするために, DDPM (Denoising Probabilistic Models) のような生成的深層学習手法をうまく適用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.282697733014759
• License:
• Abstract: The solar magnetized corona is responsible for various manifestations with a space weather impact, such as flares, coronal mass ejections (CMEs) and, naturally, the solar wind. Modeling the corona's dynamics and evolution is therefore critical for improving our ability to predict space weather In this work, we demonstrate that generative deep learning methods, such as Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM), can be successfully applied to simulate future evolutions of the corona as observed in Extreme Ultraviolet (EUV) wavelengths. Our model takes a 12-hour video of an Active Region (AR) as input and simulate the potential evolution of the AR over the subsequent 12 hours, with a time-resolution of two hours. We propose a light UNet backbone architecture adapted to our problem by adding 1D temporal convolutions after each classical 2D spatial ones, and spatio-temporal attention in the bottleneck part. The model not only produce visually realistic outputs but also captures the inherent stochasticity of the system's evolution. Notably, the simulations enable the generation of reliable confidence intervals for key predictive metrics such as the EUV peak flux and fluence of the ARs, paving the way for probabilistic and interpretable space weather forecasting. Future studies will focus on shorter forecasting horizons with increased spatial and temporal resolution, aiming at reducing the uncertainty of the simulations and providing practical applications for space weather forecasting. The code used for this study is available at the following link: https://github.com/gfrancisco20/video_diffusion
• Abstract（参考訳）: 太陽磁化コロナは、フレア、コロナ質量放出(CME)、そして自然界の太陽風など、宇宙の気象の影響で様々な現象を引き起こしている。 したがって、コロナのダイナミクスと進化をモデル化することは、宇宙天気を予測する能力を向上させるために重要である。本研究では、拡散確率モデル(DDPM)のような生成的深層学習手法が、極紫外光(EUV)波長で観測されるコロナの将来の進化をシミュレートするためにうまく適用できることを実証する。 われわれのモデルは、アクティブリージョン(AR)を入力として12時間のビデオを撮り、その後の12時間にわたってARの潜在的な進化をシミュレートし、時間分解時間は2時間である。 本稿では,従来の2次元空間のそれぞれに1次元の時間的畳み込みを加え,ボトルネック部分の時空間的注目を加えることで,この問題に適応した軽量なUNetバックボーンアーキテクチャを提案する。 このモデルは視覚的に現実的な出力を生成するだけでなく、システムの進化の固有の確率性も捉えている。 このシミュレーションにより、EUVのピークフラックスやARの流束といった重要な予測指標に対する信頼性の高い信頼区間の生成が可能になり、確率的かつ解釈可能な宇宙天気予報の道を開くことができる。 今後の研究は、空間的および時間的解像度の増大を伴う短い予測地平線に焦点を当て、シミュレーションの不確実性を低減し、宇宙天気予報に実用的な応用を提供することを目的としている。 この研究で使用されるコードは、以下のリンクで入手できる。

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