Deep Flare Netによる高精度宇宙天気予報
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特徴・優位性
- 太陽画像30万枚と深層学習による高精度の予測（約8割の予測精度）
- 2019年からリアルタイム運用
- NICT宇宙天気予報で毎日配信
- 1時間毎の自動更新でリアルタイム表示
- DeFNコードとデータベースを公開中
- ユーザー目的に合わせて性能調整可能
用途・応用分野
- 通信や衛星運用、衛星測位等の障害予測・対策
- 送電設備などインフラへの影響予測
- 航空機の運航(被ばく)対策
概要
2025年、太陽は11年周期で一番活発な時期を迎え、今後数年間、社会インフラへの警戒が特に必要となっています。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。(2025年6月19日更新)
Deep Flare Netによる高精度宇宙天気予報
関連情報
- 公式サイト：
- 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
- 特許： 7199075号
- 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
- 公式サイト：
- 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)
- 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(https://www.nict.go.jp/info/topics/2019/04/19-1.html)
- 特許： 7199075号
- 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
担当部門
電磁波研究所 電磁波伝搬研究センター宇宙環境研究室(https://seg-www.nict.go.jp/)
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