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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。宇宙天気予報は毎日配信されているが、予報精度の向上が長年の課題である。本研究では、複数の機械学習手法を太陽観測データ解析に応用することで、大量の情報処理による統計的な太陽フレアの予測を可能にした。その結果、従来の人手による5割程度の手法に比べ、8割を超える世界トップクラスの精度まで予測精度を上げることに成功した。また、太陽フレア発生前の特徴を統合的に機械学習によるデータ分析から明らかにし、太陽フレアの謎を解く鍵が得られた。さらに現在、リアルタイム予報運用へ向けて準備を進めている。
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