令和2年11月27日
NICT電磁波研究所シンポジウム2020

太陽フレアＡＩ予報と宇宙天気予報への応用

SDO衛星
©NASA

国立研究開発法人情報通信研究機構
電磁波研究所 宇宙環境研究室
西塚直人
https://defn.nict.go.jp

宇宙天気による社会的影響
高ｴﾈﾙｷﾞｰ粒子 30分～２日
X線 ８分

コロナガス噴出２～３日

太陽フレアが源となって、- X線, 紫外線- 高エネルギー粒子(陽子・電子)- コロナガス噴出, 太陽風擾乱
が地球に到来。
⇒ 巨大な磁気嵐（宇宙嵐）社会インフラにも影響があり、予報による早期対策が必要。

宇宙の安全利用
衛星運用・軌道影響（故障, 誤動作, 急な降下）

航空ルートの変更(北極：被ばく, 通信障害)

衛星測位の障害(GPS誤差, 受信障害 )宇宙利用が増大する現代社会において宇宙天気予報は必要なリスク管理2

宇宙環境研究室・宇宙天気予報会議
毎日14時半に予報会議（昨年12月から24時間運用）
電離層(超高層大気・宇宙の入り口)・太陽電波の観測

イオノゾンデ
予報室の様子

（電離層観測装置）

バーチャルラボ紹介
も是非ご覧下さい＊予報を出しているのは1日２回

DSCOVR衛星受信アンテナ＊ICAO
国際民間航空機関

3

プラズマバブル観測
レーダー(タイ, 2020.1～)

高度

ＮＩＣＴ観測所 (宇宙環境を常時モニター)北海道
イオノゾンデ

通常時★
東京(本部)

周波数
DSCOVR衛星受信

東南アジアの国々★
沖縄
イオノゾンデ
磁力計

アンテナ、イオノゾンデ★
★
鹿児島, 山川(指宿)★

太陽電波, イオノゾンデ

南極, 昭和基地*東南アジアは研究観測目的

イオノゾンデ

スポラデ
ィックE

4

太陽フレアと宇宙天気

NASA

5

太陽活動の１１年周期静穏期
（極小期）

活動期
（極大期）

*ひので衛星X線望遠鏡*ようこう衛星
軟X線望遠鏡黒点数の11年周期変動
＊ベルギー
王立観測所

次の極大
2025年頃

11年

現在

1900年

1950年

2000年

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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）
made by Y. Iida

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
フレア規模

Xクラス

Xクラス

Watts m-2

太陽Ｘ線 放射量

軟X線放射量の時間変化

今日

明日

２日後３日後

Mクラス
CB
A

世界標準時

GOES15
1.0-8.0Å
GOES15
0.5-4.0Å

7宇宙天気予報の現状
2016年1月 ~ 2017年11月 黒点数とフレア予測適中率

黒点数

70

100

60

80
適60
中率 40(%)
2050

0040

30
20
10

月 (2016年1月 – 2017年11月)

黒点数（月平均数）
北京
ブリュッセル
シドニー
東京
チェジュ
ボルダー(米国)
バンドン*国際宇宙環境サービス

人手を介した予測:
適中率~40-80%
スキルスコア:TSS~0.5（-1.0 < TSS < 1.0）
NICT宇宙天気予報会議室の様子

8太陽フレア予測でのチェック点
人手による予報にて[Nishizuka et al. 2017]①白色光： 黒点面積、黒点形状 (αβγδ)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

log 黒点の正負磁束総量②軟Ｘ線： フレア実績、背景値

87・Xクラスフレア
・Mクラスフレア・フレア無し
24時間前の特徴

65

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

5.5

log 黒点群の面積・（太陽だけでも）観測データが膨大で、人の処理能力を超えている・毎日の予報結果を、翌日以降へ効果的にフィードバックしたい
・自動的なリアルタイム予報(24時間運用)。誰でも予報できる/見てわかるシステム。
光球
彩層・遷移層コロナNASA/(白色光)(EUV 94Å)(EUV 304Å)

・フレア発生を決める物理機構は何か？を統計的に解明する。

SDO衛星9太陽フレア深層学習予測モデル
・ 深層学習を用いた予測モデルを開発。TSSを評価尺度に性能向上。
・ 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。
・ 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。
黒点領域を自動検出79個の特徴量を抽出

深層学習
学習・予報

[Nishizuka et al. 2018 ApJ]

SDO satellite/NASA

フレア発生確率・過去６年分30万枚の太陽画像(4k×4k)で学習。
・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≧Mクラス ○%≧C クラス ○%単純な黒点:穏やか 複雑な黒点:フレア起きる！
・・・のような判断を、AIにさせる。

黒点ごとに確率予報を出す

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Ｄｅｅｐ Ｆｌａｒｅ Ｎｅｔ(ＤｅＦＮ)の構造
スキップ結合ReLU(活性化関数)

ReLU

8層

スキップ結合ReLU

ReLU

Softmax関数

バッチ正規化
紫外線1600Å

太陽磁場・予測精度向上のための深層学習技法を採用（スキップ結合: ResNet）
・最後の層でフレア発生確率を計算。
P(y1) : Mクラス以上のフレアの発生確率
P(y2) : Mクラス以上が発生しない確率→ 確率の大きい方を予報。

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ＤｅＦＮによる予報運用
警報マーク

危険 /注意/静穏

天気予報みたいに (☀☁☂)

太陽フレアの発生確率- 太陽面上の全体で- 各黒点ごとに・ 米国 JSOC（共同科学運用センター）から準リアルタイムデータを取得(スタンフォード大学, LMSAL, NASA)・ 世界初の深層学習を用いたフレア

URL https://defn.nict.go.jp
予報コメント

予報運用システム（昨年４月にDeep
Flare Net のウェブ運用を開始)

12予測結果と評価
・ 運用形式で評価するため、データベースを時系列分割した（2010-2014年を訓練用、2015年をテスト用とした）。評価にスキルスコア（TSS）を用いた。

no flarePrediction

Observation

flarenoTPFPFNTN● True Skill Statistic[by Hanseen & Kuipers ’65]

TPTSS =TP + FNFPFP + TN

TSS = 1 は100%適中を意味する★リアルタイム運用での評価結果 (2019年1月～2020年7月)[Nishizuka+2018 ApJ]

54 0 25937491
TSS=0.80none
TSS=

Observation
Observation

flareflare no no
no flare963 0 4382 25

no flarePrediction

flareflare no no≧C-class≧C-class
Prediction

Observation
Observation

no flareno flarePrediction

Prediction≧M-class≧M-class

4967 26 442024
1171 420778463
TSS=0.630.82
TSS=判別するための予報確率の閾値を50%から変えることで、信頼度等も制御可。
・スキルスコアTSS=0.80を達成。やや過剰見積もりぎみ (空振り多い)
ユーザーの需要・目的に応じて、ユーザーはモデルを選択できる。
例) Huang+2018 ApJ:TSS=0.66 (≧M), 0.49 (≧C) DNN

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フレア予測に有効な黒点の特徴
AIによる特徴量分析で分かったこと♦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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宇宙天気情報が社会を守る『社会インフラとの連携強化』そして『ビジネス化』へ
ユーザーニーズの例< 研究開発 >① 安全快適な航空サービス提供のための宇宙天気情報。

① 地上観測② 衛星運用の効率化。帯放電対策。衛星・デブリ衝突回避。

② 衛星観測③ AI (データ駆動)③ 準天頂衛星高精度衛星測位サービスの誤差補正。

④ データ同化④ ISS民営化、宇宙滞在、月・火星の探査活動。放射線対策。

⑤ 数値予報⑤ オーロラ予報⑥ 予報運用業務
次期中期重点項目

事業者と共にユーザーにわかりやすい情報提供・太陽放射線被ばく推定システム(ICAO利用)WASAVIES©NICT

・電波伝搬シミュレータ
HF-START©NICT・*フレアAI予報の既存ツールへの組込活用

宇宙天気予報の技術で、未来をより安心でより豊かなものへ*アイディア段階

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まとめ• 深層学習を用いた太陽フレア予測モデル Deep Flare Net (DeFN)を開発した。24時間以内に発生するフレアの黒点ごとの確率予報を可能とし、かつ人手を上回る予報精度(TSS=0.80)を達成することに成功した。
• 昨年4月にフレア予報運用システムDeFNのウェブ運用を開始した。今後ユーザーのフィードバックを頂きながら、改良していきたい。

• 太陽フレア予測が先鞭をつけて、宇宙天気予報のAI化の１つのモデルケースを作り出した。別プロジェクトにて電離圏嵐予測のAI化も進行中。
今後はAIの技術を他の分野に応用することを検討している。
• AI予報は宇宙環境研究室の次期中期重点項目にも据えられた。AI予報の駆動者として、これからも精進して参ります。
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