2017年01月27日14時10分

NICT、機械学習利用で太陽フレアの予測精度を大幅に向上

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太陽フレア

 国立研究開発法人 情報通信研究機構(NICT)は1月26日、機械学習とビッグデータを用いた予測モデルを開発し、宇宙天気予報の精度向上に成功したと発表した。

 宇宙天気予報は太陽活動が源になって、地球周辺環境が激しく影響を受ける現象。

 これまでの宇宙天気予報は、2〜3日より前に出すことができなかった。これは太陽フレアの影響が地球に到達するのが2〜3日だったため。

 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し、統計的な太陽フレアの予測が可能となった。太陽フレア予測は過去のどの黒点から、どのクラスの太陽フレアが発生したかのリストを作成し、リストから大きなフレアが起こったときの黒点の特徴をサポートベクターマシン(SVM)、k近傍法(kNN)、アンサンブル学習(ERT)という複数の機械学習方を用い見つけ出す作業をした。

太陽フレア
太陽フレア発生の予測モデルのフローチャート(概要図)

 その結果、最大規模フレア(X クラス)、中規模フレア(M クラス)も共に、従来5割弱程度だった予測精度から、8割を超える予測精度を達成したという。

 今後、予測の自動化によって、いままで一日一回だけの予報からリアルタイム予報を目指し、今後検証をしながら実用化を進めて行くという。

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