太陽フレアAI予報Deep Flare Netの運用化

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抄録

第16回宇宙環境シンポジウム (2019年11月12日-13日. 東京都市大学横浜キャンパス), 横浜市, 神奈川県

The 16th Spacecraft Environment Symposium (November 12-13, 2019. Yokohama Campus, Tokyo City University), Yokohama, Kanagawa, Japan

我々は、深層学習を用いた太陽フレアの予測モデル（Deep Flare Net）を開発し、ウェブサイトでの予報配信の運用を開始した。本モデルでは、太陽衛星観測データをもとに黒点磁場の複雑性や彩層発光現象を判別し、今後24時間以内に発生する最大規模のフレアを予測できる。太陽活動は宇宙天気現象の源であり、太陽フレアのより早く正確な予報は、宇宙天気予報にとって重要な課題である。本論文では、我々のAI予報システムの紹介と運用モデル開発の留意点、将来展望について議論する。

形態: カラー図版あり

Physical characteristics: Original contains color illustrations

資料番号: AA1930014010

レポート番号: JAXA-SP-19-009

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050574036209417600
  • NII論文ID
    120006839140
  • ISSN
    24332232
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1696/00046312/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles
    • KAKEN

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