第48回 天文・天体物理若手夏の学校@ロワジールホテル豊橋2018年7月22-25日（講演： 7月24日14:45-15:45）

深層学習による宇宙天気予報のための太陽フレア予測
Facebook, Twitterで宇宙天気の西塚直人
情報通信研究機構
電磁波研究所宇宙環境研究室

日報・臨時情報・ニュース配信してます。

内容
１．太陽フレア予測モデル開発と社会の反応
２．国際的な宇宙天気予報
３．太陽フレアの予測と機械学習入門
４．太陽フレア予測へのAI技術応用
５．太陽フレア予測へのAI技術応用２～深層学習を用いた改良～

６．まとめ

１．太陽フレア予測モデル開発と社会の反応衛星被ばく
宇宙飛行士被ばく
衛星異常

通信障害

放射線帯の変化
電離圏擾乱
衛星軌道の揺らぎ

X-ray

EUV

通信衛星

電流誘導

GPS

可視光

熱圏擾乱

オーロラ活動
電波吸収

電離圏嵐

電離圏
異常伝搬

地磁気嵐
揺らぎ

伝搬遅延

TV/FM放送 衛星運用
航法/測量
短波通信/放送X9.3フレア

SDO/AIA (NASA)

1回目のフレアは11年ぶりの大きさ

X8.2フレア
SDO/AIA (NASA)

2回目の大規模フレアが4日後に発生

フレアに伴い、高温プラズマの大量放出
なんでも『太陽フレアのせい』
太陽↓高エネルギー粒子

CME(コロナ質量放出)
LASCO C3 コロナグラフ (NASA)■ＡＩ技術を用いた太陽フレア予測モデル開発

複雑な黒点:フレア起きる！
単純な黒点:穏やか・・・のような判断を、AIにさせる。

Yohkoh, 軟X線● Xフレアが1日以内に起こった例● Mフレアの例● フレアなし

log

1日の衛星データ：1.5TB以上→人の処理能力を越えた膨大なデータ

磁気中性線の本数 [個](Nishizuka et al. 2017, 2018 ApJ)

log 磁気中性線の合計長さ [pix]磁場画像

ベクトル磁場

学習データ：過去6年分の30万枚の太陽画像(4k×4k)。黒点領域を自動検出し、特徴量を抽出。

磁気中性線

機械学習
従来：TSS＝0.5↓A.I. TSS=0.80 (≧M)
（TSS=1 で100％的中）

・現在、深層学習(Deep Learning)モデルを開発、論文投稿・特許申請中。
・Deep Flare Net (DeFN,↑)のリアルタイム運用化、8月頃予定。
9

[プレスリリース] 宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発！（２０１７年１月２６日）

西塚ら AstrophysicalJournal 2017 論文掲載

２．国際的な宇宙天気予報

■各国の宇宙天気の経済インパクト見積

日本はGDPに対して世界で１番、宇宙天気に弱い国という試算もある。

■宇宙天気情報の航空機運用への利用義務化
・国際民間航空機関（ICAO）にて、火山や気象情報と同じく宇宙天気情報も航空運用に使うよう、ルール改訂が進められている。
・1機の航路変更で200万円の損失。
・既に英米では、民間・行政で使われている。
・2020年代には義務化の見込み。
・ICAO宇宙天気センター選出プロセスが進行中。
・商業的有人宇宙利用（宇宙観光等）が普及した場合、ICAO宇宙天気センターが情報提供の拠点となる可能性大HF通信障害(デリンジャー現象)↑太陽X線

HF通信障害(極冠吸収)↑太陽高エネルギー粒子

■国際宇宙環境サービス（ISES）

国際協力によって宇宙天気予報を推進。
現在、１８カ国が加盟。
(→) NICTウェブページ
http://swc.nict.go.jp/forecast/isesforecast_e.html
フレア、地磁気、プロトンの予報情報を共有■Quiet : B-class以下, ■Eruptive: 最大C-class■Active: M-class, ■Major Flare Expected: X-class■ IAUシンポジウム S335
太陽フレア
太陽ダイナモ
太陽風
宇宙線
系内惑星天気スーパーフレア
系外惑星
2017年7月@Exeter, UK３．太陽フレアの予測と機械学習入門

■ 太陽フレアの発生と予測
黒点成長とエネルギー蓄積(Hinode/SOT)

フレア観測(Hinode/XRT)

太陽フレア(野辺山電波ヘリオグラフ
NoRH)

これから１日間に、最大どの規模のフレアが発生するのか？を予測する
軟X線放射量の時間変化
今日

明日X-class
２日後３日後■ 宇宙天気予報の現状
2013年9月 ~ 2014年8月 黒点数とフレア予測適中率100

黒点数（月平均数）
東京ボルダー(米国)シドニー
ブリュッセル
北京（チェジュ 2015~)80
的中率(%)

60
40
200Month (2013 Sep – 2014 Aug)

人手を介した予測:
的中率~60-80%

スキルスコア:TSS~0.5（-1.0 < TSS < 1.0）

■ 黒点のMcIntosh分類と太陽フレア予測
parameter 1: Modified Zurich Class

SimpleComplicatedparameter 3: Sunspot distributions[Gallagher et al. 2002]

太陽フレアは従来、白色光で観測される黒点形状から予測されていた。
[McIntosh 1990]

より大きく複雑な黒点ほど、大規模なフレアを発生させる傾向がある。

■ Xクラスフレア発生1時間前の磁場構造
標準的なフレアモデル構造は20%程度にすぎない。他の80%は、磁気シア（歪み）が強い領域がXクラスフレアを発生。でも中にはシアのない領域でもXクラス発生。

局所的なシア３０－４０％ [14 events]？
複雑なシア構造
長い磁気中性線と強い
２０％
磁気シア
２０％
[8 events][8 events](標準構造 ?）

シア領域のないフレア (!?)
２０％

[8 events]

■ 太陽フレア予測でのチェック点
人手による予報にて[Sammis et al. 2000]②軟Ｘ線： フレア実績、背景値③光球磁場： 磁気中性線の勾配・長さ
磁場構造の複雑性
磁気シア角, 浮上磁場
④彩層底部： 1600Å連続光での増光⑤ リム観測： 東端領域の廻り込み

最大Ｘ線強度（フレア規模）①白色光： 黒点面積、黒点形状 (αβγδ)

黒点群の面積・観測データ量が膨大であり、人の処理能力を超えている !!
・毎日の予報結果を、次へより効果的にフィードバックしたい・自動システムを用いたリアルタイム予報(< 24時間)
・統計的に、フレア発生を決める物理機構は何か？

■ 機械学習とは(1) コンピュータでアルゴリズムを構築し、学習データを読み込ませて、自動的に今あるデータを分類＆まだ見ぬデータを予測できる。
(2) ヒトの情報処理能力を超えて、複雑なデータを分類＆予測できる。

特徴量2① サポートベクターマシーン(SVM)② k-最近傍法(k-NN)③ アンサンブル学習(ERT: ex. random trees)

2次元特徴量空間

特徴量11次関数で分割・区別

K=3 の円K=5 の円
半径kの円内での多数決

弱学習器の組合せ

■ 機械学習とは(1) コンピュータでアルゴリズムを構築し、学習データを読み込ませて、自動的に今あるデータを分類＆まだ見ぬデータを予測できる。
(2) ヒトの情報処理能力を超えて、複雑なデータを分類＆予測できる。
[Nishizuka+2018 ApJ]

・各層ごとに入力データの線形＆非線形変換を繰り返す★ ニューラルネット (NN)W2 W3W4
W1
W5= ｆ（a0xn +a1xn-1 + … ）

xy

入力

出力
予測

線形 (行列)
非線形: データを曲線で分割する。もしくは分割しやすいように空間を曲げる。

・パラメータ(重み)Wiは損失関数を最小化する
ように最適化する (≈ 2乗誤差 , クロスエントロピー).
⇒ 多項式フィッティングに似ている。
入力データの次元が大きいと過学習になる。

■統計学と機械学習
工学的・ビュッフェ的A.I.

1985 1995 2005 2015

SVM

応用やより精度を上げることに重心

統計的
機械学習

RVM
SVR

kNN, NCNN

Deep Neural Network(深層学習)

RBFN

統計学
何故そうなったか

C4.5
LVQ

原因や真理を求める

理学的
コース料理的ベイジアン

アンサンブル学習(ERT)
オンライン学習

劣モジュラ関数「AI」「機械学習」「深層学習」何が違うの？

（出典：NVIDIAの公式ブログ）
・深層学習(Deep-learning)のメリット：精度をもっとも高くできる。
デメリット：中身がBlack Box。結果の理由を説明しずらい。

機械学習の参考文献

機械学習の参考文献(英語)↑PDFが無料でダウンロードできます。

Deep-Learningの参考文献

■機械学習を始めるにあたって心掛け(1) まず実行。習うより慣れろ。理解(数式)は後からでいい。
(2) 最初から高精度を狙わない。まずは、すごく精度が悪くても構わない。その後から、こつこつ改善。
(3)あらかじめゴールを設定する。例えば、『このスコアを超えると予報に使える』、『このスコアを超えると世界一』など。それに向けて改善。
↓まずはpython3.5でscikit-learnをインストール

４．太陽フレア予測へのAI技術応用
機械学習専門家

太陽専門家

■ 太陽フレアAI予測モデル研究機関
中国・韓国・日本

アメリカ①スタンフォード大学（SDO衛星開発グループ） ① ハルビン工科大学②カソリック大学、NASA/GSFC 宇宙天気研究所 ② 国立天文台 (NAOC)③ 中国宇宙科学応用研究センター③アラバマ大学、NASA/MSFC④ 北京WuZi大学情報学校④ニューメキシコ大学、ニューメキシコ空軍⑤ビッグベアー観測所、ニュージャージー工科大⑤ 韓国宇宙天気センター(RRA/KSWC)⑥コロラド大気環境研究所(AER)⑥ 宇宙環境研究所(SELab)⑦ キョンヒ大学⑧ 韓国天文・宇宙科学研究所(KASI)
ヨーロッパ①アイルランド、ダブリントリニティ大学②英国ブラッドフォード大学③ ベルギー王立観測所④ 国立アテネ観測所, アテナアカデミー⑤ ESAオランダ

論文36編⑨ 京都大学、理研⑩ ＮＩＣＴ

オーストラリア① オーストラリア気象局 IPS電波宇宙サービス② シドニー大学

■ 世界のフレア予測ツール開発と運用
ASAP （UK, ’09）

SMART （UK, ’13）

MAG4 （USA, MSFC, UAH）

SHARP

[Bobra et al. 2014]@Stanford Uni., NOAA

Ensemble （USA, GSFC, Catholic U.）

■ 世界のフレア予測ツール開発と運用
FORSPEF （Greece）

Flarecast（Australia）

ASSA（Korea）

Solar Daemon （Belgium）

■ 太陽フレア予測モデルの概要
SDO衛星/NASA

観測画像
DB

活動領域
検出

IDL

着目領域
DB

特徴量抽出

IDLフレアクラスの予測

特徴量 DB.csv
フレアリストSDO/HMI：Fe I 6173Å 光球磁場(全面撮像)
SDO/AIA ：1600Å UV連続光(全面撮像)
GOES: 軟Ｘ線データ
2010年~ 2015年
Ｘクラス ~40例
Ｍクラス ~460例

1時間1枚に間引いて10万枚画像!!

(リムイベント1割除外)- マグネトグラム(Bz) 3TB- ベクトル磁場 12TB
- 彩層発光(UV 1600Å) 3TB

Python

統計的
機械学習

各領域毎にフレア発生確率
X ○%
M ○%
C ○%

■ 機械的に黒点情報を抽出
SDO衛星マグネトグラムで
光球磁場BLOS >140Gを検出

各領域について特徴量抽出（ベクトル磁場、1600Aも同領域）

2010-2015年の検出結果

磁気中性線

例えば

(活動領域ID：01000 ~ 13000 )↑ 黄赤枠：検出活動領域
赤色枠： フレア発生領域

・領域面積 ・磁束量・最大/最小/平均 磁場・最大/最小/平均 磁場勾配・磁気中性線の長さ、本数、総合長
・過去のフレア履歴
・時間発展(1hr, 6hr, 12hr, 24hr)

■ベクトル磁場と彩層発光の特徴量
検出領域のベクトル磁場（射影効果はCEA変換で補正）

エネルギー蓄積/不安定性

SDO/AIA 1600A

・ 垂直電流 (=Jz)
1600Å連続光の増光・ 電流ヘリシティ(=ΣBz・Jz)→彩層底部で加熱（プレフレア発光）
・ ローレンツ力 (=ΣB2 ) x, y, z成分
・ 1600A 最大輝度
・ 平均特徴ツイスト変数α(=ΣBz・Jz/ΣBz2)
・ 1600A 明るい領域面積・ 磁場自由エネルギーcf) 斉藤等・西塚等2006年春季年会(TRACE1600)
・ 平均シア角、シア領域面積cf) Bobra & Couvidat 2015 ApJL

伴場等2015年春季年会(SDO/AIA1600)

■ フレア前の特徴量空間マップ
log 最大磁場 [Gauss]log 正負の磁束総量 [G・pix2]

・全特徴量 = 約６０種を抽出

log 黒点面積 [pix2]・ 2次元特徴量空間
赤印■＝Xクラス1日前
緑印■＝Mクラス1日前

log 平均磁場勾配 [G/pix]log 磁気中性線の本数 [個]log 黒点面積 [pix2]

log 黒点面積 [pix2]

・ 面積、磁気中性線の本数、最大長、合計長が大きい程、フレアが大きい傾向がある。
・ 磁場勾配強度はあまりフレア規模に影響していない。

・ Xクラスには、統計分布に3つのクラスターが存在する。
log 磁気中性線の合計長さ [pix]■ CSVファイルの中身(太陽フレア)
v200 : 00
01 : 00
02 : 00
03 : 00
04 : 00

0.54
0.43
0.30
0.76
0.56

0.45
0.32
0.16
0.78
0.54

………

………

………

v3

特徴量はz値 (z-value)を計算して標準化/規格化する。⇒精度が上がる！

……

分類・カテゴリーの答え

X24

logXmax

000
10

2.34
2.55
2.43
5.43
2.12

………

v1

………

Time

回帰の答えは標準化・規格化しない。

■ フレア予測結果と評価
・ 特徴量データベースをランダムに7:3にテスト・訓練データセットに分けて、機械学習を適用した。評価にはTSSを用いた。
● True Skill Statistic[by Hanseen & Kuipers ’65]

noTP

FPFNTNTPTSS =TP + FN

full shuffle (1 hr)
flare

no144

151854439

TSS= 0.889

ObservationkNN
no flareObservation

Prediction

Prediction
no flare

SVM

flare

no146

61654448

Ｘ flareFPFP + TN

TSS = 1, 100% の的中

TSS= 0.927ERT
no flareflare

Prediction

no flarePrediction

Observation

Observation

flare

no130

1

3254453

TSS= 0.802

・ 最大で TSS = 0.927 を達成 → 世界トップクラスのスコア
・ 今回の我々のモデルでは, kNN (最近傍法)が最も良い性能を示した。

■ 特徴量の重要度ランキング順位

特徴量

重要度(重み)1.
Xhis
0.05192.
Xmax1d
0.0495
3.
Mhis
0.0365
4.
TotNL
0.0351
5.
Mhis1d
0.0342
6.
NumNL
0.0341
7.
Usflux0.0332
8.
CHArea0.0235
9.
Bave0.0230
10.
Xhis1d
0.0224
11.
TotBSQ
0.019912.
VUSflux
0.019613.
Bmax
0.019314.
MeanGAM
0.017915.
dt24SavNCPP 0.0171
全60特徴量・フレア履歴 (合計, 前日のみ)
・前日の最大X線強度
・磁気中性線の総合長
・磁気中性線の本数
・磁束の絶対値の和・Bzの平均値/最大値
彩層発光の面積・ローレン力の和・磁場の垂直方向からの傾き
・極性毎の正味の電流の和＊フレア履歴を除いた場合 TSS=0.89

AIによる分析で分かった■フレア予測に有効な黒点の特徴♦黒点の特徴の重要度ランキング

・黒点の約60個の特徴の有効性を比較した。
⇒ 地震と同じくエネルギー蓄積とトリガー現象が鍵！
★いまだに解明されていない太陽フレアの発生メカニズムを解明する鍵が得られた。
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５．太陽フレア予測へのAI技術応用２～深層学習を用いた改良～■ 太陽フレア予測の次の課題• より予測精度を上げる(+信頼度もアップ)- まだ試していない“新しい”学習アルゴリズムを試す。
『何がベストかは試さないとわからない』（定理）。分類と回帰モデル。

• 予報運用に適したモデル評価- 現状、データベースのRandom shuffle & divideとk分割交差検証(10-fold Cross Validation)を使用。その一方で、予報運用を目的とした世界標準の評価手法はまだ確立していない。

• 予報の多様化- 多様な予報期間(24h, 12h, 6h, 48h, …)- X/M/Cクラス毎のフレア発生・確率予報 [Cクラス6000例追加]- 他現象予測(CME, SEP, デリンジャー現象)への応用

■機械学習モデルの課題(1) リアルタイムデータを用いた予報：

Random shuffle& divide
testingtraining
特徴量 1

特徴量 2

特徴量 2

・前モデルでは過去データを用いて予測していた。 [Nishizuka+2017 ApJ]・しかし、リアルタイムデータで評価すると、性能はまだ十分でないことがわかってきた。 (TSS=0.3).
？
時系列分割

training

testing

特徴量 1(2) 深層学習(DNN)や畳み込みニューラルネット(CNN)を用いた予測：[Huang+2018 ApJ]cf) E. Jonas+2018
Sol. Physics.

画像特徴量は自動的に検出されるが、中身はブラックボックス（説明不可）。

■Deep Flare Net (DeFN) モデル
・深層学習を用いた太陽フレア予測モデルを開発。TSSを最大化する。
・予報運用形式のリアルタイムデータを用いた精度評価を行う。
・Deep Flare Net (DeFN) = Excellent + Nippon/NICT/….
[Nishizuka+2018ApJ]

SDO satellite/NASA

SVM, kNN → DNN+ 新たな波長EUV 131Å画像
コロナ高温輝点期間:
2010~7 K) 2015
(T>10X class ~40 events
M class ~460 events
C class ~4000 events
1時間ケーデンスに間引き特徴量 60 → 79
※19個を追加- マグネトグラム (BLOS) 3TB, 105枚画像- ベクトル磁場 (Bx, By, Bz) 12TB
- 光球・彩層発光 (UV 1600Å) 3TB- コロナ高温輝点 (EUV 131Å) 3TB

フレア発生確率≧M ○%< M ○%≧C ○%< C ○%

■ 79個の特徴量の抽出
SDO/HMISDO/HMI

検出黒点領域のベクトル磁場
SDO/AIA1600A

面積
視線方向磁場 (HMI)
磁束量絶対値の和
正味の磁束量
視線方向Bzの最大値/平均値
Bz勾配の最大値/平均値
磁気中性線の最大長
磁気中性線の長さの和
磁気中性線の本数

彩層発光面積 (AIA1600Å)
彩層発光の最大輝度
彩層発光の輝度総量
ベクトル磁場 (HMI)

カレント・ヘリシティ (ΣBz・Jz)
ローレンツ力 (ΣB2)
垂直電流 (Jz)
時間微分 (2, 12, 24 hrs)

同一領域のフレア履歴(X, Mクラス)
前日のフレア履歴
軟X線の2時間/4時間平均値
前日の軟X線最大値(GOES)

コロナ輝点面積 (AIA131Å)
コロナ輝点の最大輝度
コロナ輝点の輝度総量

X線/EUV131 画像データより1&2時間前データ

リアルタイム予報用に新たな特徴量を追加！

■Deep Flare Netの構造
Skip connection

Skip connection

Batch Normalization
ReLU
ReLU

単純化

ReLU

8 layers

ReLU

Softmax Func.

予測スコアを向上させるため, 以下を採用- ReLU (活性化関数：非線形関数)- Skip connection (Residual Net)
- Batch Normalization (BN)- Weighted cross entropy (損失関数)n: サンプル数

label yn*=(1,0), or (0,1)

■活動領域ごとの確率予報
White light

Magnetogram

最後の層でsoftmax functionを計算。

フレア発生確率が得られる。

UV1600Å

EUV131Å

P(y1) : Mクラス以上のフレアの発生確率
P(y2) : M未満のフレアの発生確率が2値問題で使われる。
最終的に、DeFNでは最大確率を与えるフレアのクラスを選択して予報する。

■予測結果と評価
・ データベースを時系列に分割し、2010-2014年データを訓練用、2015年データをテスト用に使用した。さらに予測結果をTSSで評価。
Observation

FPFNTNno flarePrediction

TPTSS =TP + FN

Observation

flare

no963

4382

5425937

FPFP + TN

TSS = 1 は100%的中を意味する

Observation≧C-class
no flareTP≧M-class● True Skill Statistic[by Hanseen & Kuipers ’65]

noPrediction

Prediction
no flare

flare

flare

no4967

4420

1171

20778

TSS= 0.80
TSS= 0.63
・スキルスコアTSS=0.80を達成。やや過剰見積もりぎみ (FP大きい)cf) Huang+2018 ApJ:TSS=0.66 (≧M), 0.49 (≧C) DNN
Muranushi+2017 (arXiv): TSS=0.27 (≧M), 0.30 (≧C) DNN

■Convolutional Neural Network (CNN)を用いた太陽フレア予測[Xin Huang et al. 2018 AｐJ]・左図： CNN畳み込みカーネル・パターンがあるところが重要な情報を保持・CNNも磁場の強い領域、磁気中性線に注目（・スコアはDeFNモデルがやや良い。）

■恒星フレアへの応用[野上氏2014天文学会記者会見資料より]

・スーパーフレアの光度曲線予測・巨大黒点の再現
・激変星の発見
・観測ターゲットの特定・選定
・分光スペクトルの解析

まとめ• 宇宙利用が進む今日、実用的な宇宙の研究『宇宙天気予報』の重要性は高まってきている。

• 豊富な太陽観測データをもとに、太陽フレア予測に対して機械学習の応用を試みた結果、有用である可能性が示された。
• 深層学習(DNN)を用いることで運用形式での予報精度の向上に成功した。確率予報が可能になり、現在、リアルタイム予測システムを開発中(8月末完成目標)。
• 天文観測データが豊富にとられる宇宙ビッグデータ時代になってきた。そんな中で、AI技術(機械学習)は新たな解析アプローチになりうる。（数学の解析解から数値解放への革新のような）• まずは興味ある人はやってみるところから始めてみよう。
宇宙物理×機械学習のコンビでできるとベスト。