Investigating the variability of auroral Joule heating with AI emulators and data assimilation

• Project/Area Number: 24H00277
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 17:Earth and planetary science and related fields
• Research Institution: Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (2025); National Institute of Polar Research (2024)
• Principal Investigator: 片岡 龍峰 沖縄科学技術大学院大学, サイエンステクノロジーグループ, サイエンス・テクノロジーアソシエイト (90462671)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中野 慎也 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (40378576) ; 藤田 茂 統計数理研究所, データ同化研究センター, 特任教授 (70500693) ; 中溝 葵 国立研究開発法人情報通信研究機構, 電磁波研究所電磁波伝搬研究センター, 主任研究員 (90437757)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥47,580,000 (Direct Cost: ¥36,600,000、Indirect Cost: ¥10,980,000); Fiscal Year 2025: ¥11,830,000 (Direct Cost: ¥9,100,000、Indirect Cost: ¥2,730,000); Fiscal Year 2024: ¥12,480,000 (Direct Cost: ¥9,600,000、Indirect Cost: ¥2,880,000)
• Keywords: オーロラ / 機械学習 / 宇宙天気予報

Outline of Research at the Start

オーロラ電流系による地球大気のジュール加熱の時間空間発展の定量評価やエネルギー散逸の理解が、これまで困難とされていた最大の理由は、オーロラ電流系の物理シミュレーションの計算に要する計算リソースが過大だったことにある。本研究では、申請者らが独自に開発してきた機械学習ベースのエミュレータにより、シミュレーション結果を約100万倍高速に模倣することでアンサンブル不足の問題を根本的に解決し、過去数十年にわたるジュール加熱の時間空間変動を分単位で解明する。また、長期間のデータ同化の結果として、世界に類のないオーロラ電流系の宇宙天気再解析データも構築する。