ニュース解説 宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発――機械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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Vol.100 No.6 (2017/6) 目次へ

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タイトル

◆今月のニュース解説

宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発

――機械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――

 Space Weather Forecast Improved by Machine Learning and Big Data of Solar Observations

ネットワーク障害を高精度で判定可能とする“障害原因とアラームの因果関係”を自律的に導出する技術を開発

 Autonomously Detecting the Causal Relationship between Point of Failure and Alarm Message

製造現場のIoT化に向け,稼動中の工場で無線通信技術を検証

 Wireless Communication Technologies in Factories in Operation for IoT Utilization: Toward Coordinated Control and Stabilization of Diverse Wireless Systems

宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発

――機械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――

 国立研究開発法人情報通信研究機構は,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た.

 同機構では宇宙天気予報を毎日行い,広く一般に情報配信している.宇宙天気は太陽活動が源になって,しばしば地球周辺環境が激しく影響を受ける現象を示す.この源となる太陽面爆発フレアは,黒点周辺に蓄えられた磁界のひずみエネルギーが基となって発生し,大量の放射線や有害な粒子を地球に降り注ぐ.ここで,宇宙天気による通信障害や衛星・航空機運用及び電力網への影響(停電等)といった様々な社会現象に対してより早期に対策を取るため,太陽フレアの予測が求められている.近年,太陽観測による監視体制が整ってきているが,膨大な量の観測データの処理の困難さなどのため,従来の宇宙天気予報の予報精度は長い間上がらず,新しいアプローチによる精度向上が喫緊の課題となっていた.


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