論文の概要: PRESOL: a web-based computational setting for feature-based flare forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01799v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 08:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.060769
• Title: PRESOL: a web-based computational setting for feature-based flare forecasting
• Title（参考訳）: PreSOL: 特徴量に基づくフレア予測のためのWebベースの計算設定
• Authors: Chiara Curletto, Paolo Massa, Valeria Tagliafico, Cristina Campi, Federico Benvenuto, Michele Piana, Andrea Tacchino,
• Abstract要約: 太陽フレアは太陽系で最も爆発的な現象であり、事象の連鎖の引き金となっている。 データ駆動型太陽フレア予測は、ディープラーニングアプローチか機械学習アルゴリズムのいずれかに依存している。 本稿では,特徴に基づく機械学習手法の計算パイプライン実行のためのWebベースの技術プラットフォームについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.759008116536278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solar flares are the most explosive phenomena in the solar system and the main trigger of the events' chain that starts from Coronal Mass Ejections and leads to geomagnetic storms with possible impacts on the infrastructures at Earth. Data-driven solar flare forecasting relies on either deep learning approaches, which are operationally promising but with a low explainability degree, or machine learning algorithms, which can provide information on the physical descriptors that mostly impact the prediction. This paper describes a web-based technological platform for the execution of a computational pipeline of feature-based machine learning methods that provide predictions of the flare occurrence, feature ranking information, and assessment of the prediction performances.
• Abstract（参考訳）: 太陽フレアは太陽系で最も爆発的な現象であり、コロナ質量放出から始まり、地球のインフラに影響を及ぼす可能性のある地磁気嵐を引き起こす事象の連鎖の主な引き金となる。 データ駆動型太陽フレア予測は、運用上有望だが説明可能性の低いディープラーニングアプローチと、予測に大きく影響する物理的記述子に関する情報を提供する機械学習アルゴリズムのいずれかに依存している。 本稿では、フレア発生の予測、特徴ランキング情報、予測性能の評価を提供する特徴ベース機械学習手法の計算パイプライン実行のためのWebベースの技術プラットフォームについて述べる。

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