A Machine Learning-Ready Data Processing Tool for Near Real-Time Forecasting

要約

宇宙の気象予測は、宇宙探査における放射線リスクを軽減し、地磁気障害から地球ベースの技術を保護するために重要です。
このホワイトペーパーでは、機械学習（ML） – 近くのリアルタイム（NRT）の空間気象予測用の準備データ処理ツールの開発を紹介します。
太陽画像、磁場測定、エネルギー粒子フラックスなどの多様なNRTソースからのデータをマージすることにより、ツールは現在の空間気象予測機能の重要なギャップに対処します。
このツールは、機械学習モデルのデータを処理および構成し、極端なソーラーイベントのための時系列予測とイベント検出に焦点を当てています。
MLアプリケーションのデータをダウンロード、処理、ラベル付けするフレームワークをユーザーに提供し、NRTスペースの天気予報と科学的研究を改善するためのワークフローを合理化します。

要約(オリジナル)

Space weather forecasting is critical for mitigating radiation risks in space exploration and protecting Earth-based technologies from geomagnetic disturbances. This paper presents the development of a Machine Learning (ML)- ready data processing tool for Near Real-Time (NRT) space weather forecasting. By merging data from diverse NRT sources such as solar imagery, magnetic field measurements, and energetic particle fluxes, the tool addresses key gaps in current space weather prediction capabilities. The tool processes and structures the data for machine learning models, focusing on time-series forecasting and event detection for extreme solar events. It provides users with a framework to download, process, and label data for ML applications, streamlining the workflow for improved NRT space weather forecasting and scientific research.

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