1: 2017/02/12(日) 02:38:39.12 ID:CAP_USER
宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発
~機械学習とビッグデータで、太陽フレアの発生予測を8割へアップ~
2017年1月26日
国立研究開発法人情報通信研究機構
ポイント
・機械学習とビッグデータを用いた手法が、太陽フレアの予測にも有効であることを実証
・いまだに解明されていない太陽フレアの発生メカニズムを解明する鍵が得られた
・従来よりも早い予報が可能になり、宇宙天気の影響による災害の早期対策へ貢献
NICTは、電磁波研究所及び先進的音声翻訳研究開発推進センターにおいて、機械学習とビッグデータを用いた予測モデル開発により、宇宙天気予報の精度を格段に上げることに成功しました。
NICTでは宇宙天気予報を毎日配信していますが、予報精度の向上が長年の課題でした。
今回、複数の機械学習の手法を太陽観測データ解析に応用することで、大量の情報処理による統計的な太陽フレアの予測を可能にしました。
その結果、従来の人の手による5割程度の手法に比べると、8割を超える世界トップクラスの精度まで予測精度を上げることができました。
また、太陽フレア発生前に現れる特徴を、統合的に機械学習によるデータ分析から明らかにしました。
そのことにより、太陽フレアの謎を解く鍵が得られたとともに、従来の一日一回の予報からリアルタイム予報への道が拓け、宇宙天気の影響による災害に対して、より早期の対策準備ができるように実用化を進めます。
この成果は、米国の専門誌「The Astrophysical Journal」に、1月25日(水)(日本時間1月26日(木)午前2時)に掲載されます。なお、本研究の一部は、JSPS科研費(JP15K17620)の助成により実施されました。
続きはソースで
▽引用元:国立研究開発法人情報通信研究機構 2017年1月26日
https://www.nict.go.jp/press/2017/01/26-1.html
▽関連
swc宇宙天気情報センター
http://swc.nict.go.jp/contents/index.php
~機械学習とビッグデータで、太陽フレアの発生予測を8割へアップ~
2017年1月26日
国立研究開発法人情報通信研究機構
ポイント
・機械学習とビッグデータを用いた手法が、太陽フレアの予測にも有効であることを実証
・いまだに解明されていない太陽フレアの発生メカニズムを解明する鍵が得られた
・従来よりも早い予報が可能になり、宇宙天気の影響による災害の早期対策へ貢献
NICTは、電磁波研究所及び先進的音声翻訳研究開発推進センターにおいて、機械学習とビッグデータを用いた予測モデル開発により、宇宙天気予報の精度を格段に上げることに成功しました。
NICTでは宇宙天気予報を毎日配信していますが、予報精度の向上が長年の課題でした。
今回、複数の機械学習の手法を太陽観測データ解析に応用することで、大量の情報処理による統計的な太陽フレアの予測を可能にしました。
その結果、従来の人の手による5割程度の手法に比べると、8割を超える世界トップクラスの精度まで予測精度を上げることができました。
また、太陽フレア発生前に現れる特徴を、統合的に機械学習によるデータ分析から明らかにしました。
そのことにより、太陽フレアの謎を解く鍵が得られたとともに、従来の一日一回の予報からリアルタイム予報への道が拓け、宇宙天気の影響による災害に対して、より早期の対策準備ができるように実用化を進めます。
この成果は、米国の専門誌「The Astrophysical Journal」に、1月25日(水)(日本時間1月26日(木)午前2時)に掲載されます。なお、本研究の一部は、JSPS科研費(JP15K17620)の助成により実施されました。
続きはソースで
▽引用元:国立研究開発法人情報通信研究機構 2017年1月26日
https://www.nict.go.jp/press/2017/01/26-1.html
▽関連
swc宇宙天気情報センター
http://swc.nict.go.jp/contents/index.php
引用元: ・【宇宙】太陽フレアの発生予測を8割へアップ 宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発/情報通信研究機構©2ch.net
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