|
本年度は、元来の研究計画に加えた「黒点の成長予測モデル構築」を行った。
研究計画提案の時に比べて、近年では情報科学技術は大きく発展してきている。特に、深層学習技術の発展は目覚ましく、数多くの周辺分野に大きな影響を与えている。本研究計画においてもその技術を適切に取り入れることで、太陽ダイナモモデルへ提案を行うことに挑戦した。
対象としたのは黒点成長である。現在の太陽ダイナモモデルにおいては、黒点成長は取り入れていない。理論モデルでは、出現と同時に拡散過程により散逸するように取り扱われているが、実際の太陽黒点は典型的には５日〜２週間程度をかけて成長し、その後数日から１ヶ月程度の安定期間を経て、拡散する。これらの過程については、理論モデルのみならず、人の経験によって予測を行うことも全くもって困難であるのが現状である。一方で、深層学習は予測や分類といったタスクを典型的に得意とし、その性質を利用することで、現モデルでは考慮されていない太陽黒点成長についての予測構築に挑戦した。
単純な構造の深層学習モデルにて、モデルを構築した。インプットには黒点の出現初期１０時間分の総磁束量とその時間変化勾配を一時間間隔で用いた。そこから、対象黒点の最大成長磁束量と最大成長時間の推定を行った。いくつかのモデル改良を経て、最大成長磁束量と最大成長時間を、１σ誤差でそれぞれ48%と23時間の予測するモデルを構築することができた。
|
