Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer Methode zur Generierung synthetischer Bilder der Sonne mit kontrollierbarer Aktivität. Die Autoren verwenden Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodelle (DDPMs), um Sonneneruptionen verschiedener Intensitätsklassen (A, B, C, M, X) zu erzeugen.
Die Studie nutzt Daten des Solar Dynamics Observatory (SDO) Teleskops und kombiniert diese mit Messungen des GOES-Röntgensensors und dem Heliophysics Event Knowledgebase, um ein präzise gelabeltes Datensatz zu erstellen.
Die Autoren testen drei verschiedene Ansätze, um die Aktivität in den generierten Bildern zu steuern: diskrete GOES-Klassen, kontinuierliche GOES-Röntgenemission und Merkmale eines vortrainierten ceVAE-Modells. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell mit diskreten GOES-Klassen die besten Ergebnisse liefert, sowohl in Bezug auf die Qualität der generierten Bilder als auch deren Verwendbarkeit für nachgelagerte Anwendungen wie Klassifikation und Vorhersage von Sonneneruptionen.
Die Autoren demonstrieren, wie die synthetischen Bilder verwendet werden können, um Ungleichgewichte in Trainingsdatensätzen auszugleichen und die Leistung von Klassifikationsmodellen für seltene Ereignisse zu verbessern. Darüber hinaus zeigen sie, wie das Modell für die Vorhersage von Sonneneruptionen eingesetzt werden kann.
Insgesamt stellt diese Arbeit einen wichtigen Beitrag zur Nutzung generativer Modelle in der Heliophysik dar und eröffnet neue Möglichkeiten für die Erforschung und Vorhersage von Sonnenaktivität.
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by Francesco P.... at arxiv.org 04-04-2024
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