広州大學(xué)國家天文データセンター大灣區(qū)サブセンターの王鋒教授、中國科學(xué)院雲(yún)南天文臺の鄧林華研究員、昆明理工大學(xué)の馮松教授などが協(xié)力し、太陽フレアの予報と人工知能（AI）學(xué)習(xí)の學(xué)際的研究を行った。ディープラーニングを利用し、より粒度の細かい太陽予報モデルを作った。これは太陽フレア予報の新たな進展を遂げたことを意味する。國際的な學(xué)術(shù)誌「アストロフィジカルジャーナル」がこのほど、同研究成果を発表した。

太陽表面の大気には各種スケールの活動現(xiàn)象が存在するが、これらは主に太陽の磁場によって支配される。磁場の構(gòu)造が複雑であるほどより多くのエネルギーが保存されやすい。磁場構(gòu)造に保存される磁気エネルギーが多くなりすぎるとともに、磁場の配置がより複雑になると、太陽爆発によりエネルギーが放出される。太陽フレアは太陽爆発活動の一種の現(xiàn)れだ。太陽フレアは局地的な激しい爆発活動現(xiàn)象で、短時間內(nèi)に太陽のエネルギーを大量に放出し、局地的な瞬時の加熱を引き起こすことができ、外部に各種電磁波を放出するうえ、粒子放射線の急激な増加を伴う。

太陽動力學(xué)天文臺のフィルター型観測裝置である太陽圏磁場観測裝置は、鉄吸収線を利用し太陽光球表面のドップラー運動、連続スペクトルの強度、活動エリアのベクトル磁場などを測量し、これを太陽の磁気活動プロセスと內(nèi)部の動力學(xué)的プロセスとの相互関係の研究に用いる。太陽圏磁場観測裝置の磁気地図は現(xiàn)在、全太陽面磁場測量における時空分解能と精度が最高の磁場データだ。

合同研究チームは対抗ネットワークの生成により、サンプル數(shù)が不足するフレアのタイプを補った。そしてハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを利用し、フレア予報モデルを構(gòu)築した。従來の方法と比較すると、このモデルは自動的に情報の特徴を抽出し、情報の損失を減らせる。モデルの訓(xùn)練もより効果的で正確になり、実際の技能統(tǒng)計ポイントの平均値も大幅に上がっている。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語版」2021年10月12日