Flare Transformer: 磁場画像と物理特徴量を用いた太陽フレア予測
書誌事項
- タイトル別名
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- Flare Transformer: Solar Flare Prediction using Magnetograms and Sunspot Physical Features
抄録
<p>太陽フレアに代表される太陽活動は停電や宇宙飛行士への健康的被害などをもたらすため,宇宙天気予報による太陽フレアの予測技術が重要である.しかし,太陽フレアを正確に予測することは非常に難しい.そこで,本論文ではMagnetogram ModuleとSunspot Feature Moduleにより,画像と物理特徴量の両方を扱う太陽フレア予測モデル Flare Transformer を提案する.Flare Transformerは,transformer型注意機構,およびGandin-Murphy-Gerrity scoreとBrier skill scoreの2つの主要な尺度のバランスをとるための新しい微分可能な損失関数を導入している.実験結果より,Gandin-Murphy-Gerrity scoreおよびtrue skill statisticsの尺度において,提案手法はベースライン手法および専門家予測より高い性能を達成することが示された.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 (0), 2D6GS201-2D6GS201, 2022
一般社団法人 人工知能学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390292706092148864
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可