プレスリリース | 宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発 | NICT-情報通信研究機構

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

[stratos1976]

面白い。「従来重要だと思われていた黒点の特徴のほかに、磁気中性線の長さと本数、及び今回新たに採用した彩層低部の発光の面積も重要であるということが新たに明らかになりました」

[ja5fnx]

“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。”

[waman]

『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』『従来5割弱程度だった太陽フレアの予測精度から、8割を超える世界トップクラスの精度を達成』