論文の概要: Graph-based Neural Space Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19605v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 21:53:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.621356
• Title: Graph-based Neural Space Weather Forecasting
• Title（参考訳）: グラフに基づくニューラルスペース気象予測
• Authors: Daniel Holmberg, Ivan Zaitsev, Markku Alho, Ioanna Bouri, Fanni Franssila, Haewon Jeong, Minna Palmroth, Teemu Roos,
• Abstract要約: 我々は、地球近傍の空間条件を自動回帰予測するために、Vlasiatorデータに基づいて訓練されたグラフベースのニューラルエミュレータを導入する。 本研究では,素早い決定論的予測の達成方法と,生成モデルを用いて予測の不確実性を捉えるアンサンブルを生成する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7612198046810814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate space weather forecasting is crucial for protecting our increasingly digital infrastructure. Hybrid-Vlasov models, like Vlasiator, offer physical realism beyond that of current operational systems, but are too computationally expensive for real-time use. We introduce a graph-based neural emulator trained on Vlasiator data to autoregressively predict near-Earth space conditions driven by an upstream solar wind. We show how to achieve both fast deterministic forecasts and, by using a generative model, produce ensembles to capture forecast uncertainty. This work demonstrates that machine learning offers a way to add uncertainty quantification capability to existing space weather prediction systems, and make hybrid-Vlasov simulation tractable for operational use.
• Abstract（参考訳）: 正確な宇宙天気予報は、ますますデジタル化されつつあるインフラを保護するために不可欠である。 VlasiatorのようなハイブリッドVlasovモデルは、現在の運用システム以上の物理的な現実性を提供するが、リアルタイム利用には計算コストがかかりすぎる。 我々は、Vlasiatorデータに基づいて訓練されたグラフベースのニューラルエミュレータを導入し、上流の太陽風によって駆動される地球近傍の空間状態を自動回帰予測する。 本研究では,素早い決定論的予測を実現する方法と,生成モデルを用いて予測の不確実性を捉えるアンサンブルを生成する方法を示す。 この研究は、機械学習が既存の宇宙天気予報システムに不確実な定量化機能を加える方法を提供し、ハイブリッド・ブラソフシミュレーションを運用用途に利用できるようにすることを実証している。

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