Deep Flare Netで高精度な宇宙天気予報を
深層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
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NICT お知らせ
2019.04.19.
深層学習を用いた太陽フレア予報Webページ公開
2019.04.19.
深層学習を用いた太陽フレア予報Webページ公開
https://www.nict.go.jp/info/topics/2019/04/19-1.html
特許
7199075号
研究者より
2025年、太陽は11年周期で一番活発な活動期を迎えます。総務省では、もし100年に1度の太陽フレアが発生すれば、広域停電や、スマホが2週間使えなくなるなど、インフラへの大きな被害想定を発表しました。本技術は、NICTの配信する宇宙天気予報で使用されている、高精度な太陽フレア予測技術です。通信・衛星測位・電力・衛星運用・ 航空運用(被ばく)等での対策にご活用いただける、同予測技術のライセンス先企業を募集します。
概要
太陽フレアが起こると、地球にも放射線増加や通信障害、衛星測位障害、停電といった影響が発生することがあります。これらの危険を、いち早く高精度に察知するのが、太陽フレア予測技術Deep Flare Net です。
太陽観測画像の膨大なデータをもとにした深層学習による予測は、従来の人手による精度である約５割を大きく上回り、約８割の精度を実現しています。黒点ごとに、規模別の太陽フレアの発生しやすさ（確率予報）を示し、ほぼリアルタイムで予報結果を自動更新します。人手予測の支援や専門知識も不要です。
Deep Flare Netで高精度な宇宙天気予報を
深層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
提供内容・活用
予測モデルのコード及び学習用データベースはウェブ公開しています。同予測技術(特許知財)のライセンス、及びデータベース作成用プログラムのライセンスについてご相談承ります。
「見逃しにくさ」と「誤報の多さ」を調整しながら性能をユーザーにあわせてカスタマイズしたり、2クラス予測や多クラス予測、確率予報など応用も可能です。
関連情報
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お知らせ：深層学習を用いた太陽フレア予報Webページ公開
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(https://www.nict.go.jp/press/2017/01/26-1.html)
NICTお知らせ：深層学習を用いた太陽フレア予報Webページ公開(https://www.nict.go.jp/info/topics/2019/04/19-1.html)
Deep Flare Net (DeFN)コード無償公開(https://github.com/komeisugiura/defn18)
Deep Flare Net (DeFN)データベース無償公開(学術利用限定)(https://wdc.nict.go.jp/IONO/wdc/solarflare/index_j.html)
参考文献
1) Nishizuka et al. 2018 Astrophysical J. 858, 113
2) Nishizuka et al. 2021 Earth, Planets & Space, 73, 64
3) Nishizuka et al. 2017 Astrophysical J. 835, 156
4) NICT研究報告、宇宙環境計測・予測技術特集、vol.67, No.1, 2021年 4章 太陽太陽風研究, 4-3節
5) 太陽フレアAI予報Deep Flare Netの運用化, JAXA-SP-19-009 第16回宇宙環境シンポジウム講演論文集
参考文献
1) Nishizuka et al. 2018 Astrophysical J. 858, 113(https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/aab9a7)
2) Nishizuka et al. 2021 Earth, Planets & Space, 73, 64(https://earth-planets-space.springeropen.com/articles/10.1186/s40623-021-01381-9)
3) Nishizuka et al. 2017 Astrophysical J. 835, 156(https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/835/2/156)
4) NICT研究報告、宇宙環境計測・予測技術特集、vol.67, No.1, 2021年 4章 太陽太陽風研究, 4-3節(https://www.nict.go.jp/publication/shuppan/kihou-journal/houkoku67-1/book/html5.html#page=155)
5) 太陽フレアAI予報Deep Flare Netの運用化, JAXA-SP-19-009 第16回宇宙環境シンポジウム講演論文集(https://jaxa.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=46323&item_no=1&page_id=13&block_id=21)
6) 深層学習による太陽フレア予測 Deep Flare Net, 天文月報2019年6月号EUREKA(https://www.asj.or.jp/geppou/contents/2019_06.html)
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