FLARE: A Framework for Stellar Flare Forecasting using Stellar Physical Properties and Historical Records

要約

恒星フレアイベントは、天文学研究のための重要な観察サンプルです。
ただし、記録されたフレアイベントは限られたままです。
恒星のフレア予測は、研究の取り組みをサポートするために追加のフレアイベントサンプルを提供できます。
この可能性にもかかわらず、これまでに恒星フレア予測の特殊なモデルは提案されていません。
この論文では、恒星の物理的特性と履歴フレアレコードの両方がフレア予測タスクの貴重な入力であることを実証する広範な実験的証拠を提示します。
次に、フレア（機能アンサンブルを介してライトカーブベースの天文レコードを予測する）を紹介します。
フレアは、新しいソフトプロンプトモジュールと残差レコード融合モジュールを通じて、恒星の物理的特性と履歴フレアレコードを統合します。
公開されているケプラーライトカーブデータセットに関する実験は、フレアがすべての評価メトリックにわたって他の方法と比較して優れたパフォーマンスを達成することを示しています。
最後に、包括的なケーススタディを通じてモデルの予測機能を検証します。

要約(オリジナル)

Stellar flare events are critical observational samples for astronomical research; however, recorded flare events remain limited. Stellar flare forecasting can provide additional flare event samples to support research efforts. Despite this potential, no specialized models for stellar flare forecasting have been proposed to date. In this paper, we present extensive experimental evidence demonstrating that both stellar physical properties and historical flare records are valuable inputs for flare forecasting tasks. We then introduce FLARE (Forecasting Light-curve-based Astronomical Records via features Ensemble), the first-of-its-kind large model specifically designed for stellar flare forecasting. FLARE integrates stellar physical properties and historical flare records through a novel Soft Prompt Module and Residual Record Fusion Module. Our experiments on the publicly available Kepler light curve dataset demonstrate that FLARE achieves superior performance compared to other methods across all evaluation metrics. Finally, we validate the forecast capability of our model through a comprehensive case study.

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