FLARECAST - Das Automatische Vorhersagesystem für Sonnenflares
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Vortrag zum Europäischen H2020 Forschungsprojekt FLARECAST an der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW: Über die Notwendigkeit, Sonnenflares besser vorhersagen zu können, die Kommunikation mit verschiedenen Nutzergruppen und den Einsatz von Machine Learning für die Automatisierung der Vorhersagen.
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- 5. Eine Sonnenexplosion spuckt eine riesige Teilchenwolke aus
- 10. FLARECAST IN HORIZON 2020 Academy of Athens, Greece: Coordination, flare predictors, explorative research Fachhochschule Nordwestschweiz, Switzerland: Communication, infrastructure, validation Northumbria University, United Kingdon: Flare predictors, validation Trinity College Dublin, Ireland: Flare predictors, validation, explorative research Université Paris-Sud & CNRS, France: Infrastructure, explorative research Universita Degli Studi Di Genova & CNR, Italy: Algorithms, infrastructure Met Office, United Kingdom: Validation, communication
- 11. Relevante Themen für die FHNW • User communication – > Arbeitspaket in Kommunication • Infrastructure, machine learning – > Arbeitspaket in Infrastructure • Teilnahme an weitere Arbeitspakete: – > Algorithmen und Wissenschaft
- 15. Ὁ ἣλιος οὐ μόνον ... νέος ἐφ ̓ ἡμέρῃ ἐστίν, ἁλλ ̓ ἀεὶ νέος συνεχῶς. The Sun is young every day, incessantly and eternally Heraclitus, ~ 500 bc FLARECAST is a European research project aiming to develop an automated solar-flare forecasting system with unmatched accuracy compared to existing facilities. “Ὁ ἣλιος οὐ μόνον… νέος ἐφ᾽ ἡμέρῃ ἐστίν, ἀλλ᾽ ἀεὶ νέος συνεχῶς.” “The Sun is young every day, incessantly and eternally.” — Heraclitus, ~ 500 BCE Project Partners: • Academy of Athens, Greece • Trinity College Dublin, Ireland • Universita Degli Studi Di Genova, Italy • Consiglio Nazionale Delle Ricerche, Italy • Centre National de la Recherche Scientifique, France • Université Paris-Sud, France • Fachhochschule Nordwestschweiz, Switzerland • Met Office, United Kingdom FLARECAST Flare Likelihood And Region Eruption foreCASTing This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 640216.
- 24. Feature Extraction – Pizza Spinaci Ingredient Color Shape State Tomato Red Round Cooked Mozzarella White Round Melted Spinach Green Polygon Cooked
- 25. Feature Extraction – Other Pizze Ingredient Color Shape State Tomato Red Round Cooked Mozzarella White Round Melted Spinach Green Polygon Cooked Mushroom White Polygon Burned Chewing Gum White Round Melted
- 27. Feature Extraction – FLARECAST Magnetogram Active Region Ø Intensity Position Time 100 (1840, 2680) 1490779784 154 (1210, 1920) 1490779812
- 28. Prediction – Learning Phase «Pizza Spinaci» Notebook State = Cooked Shape = PolygonColor = Green J
- 29. Prediction – Learned Ingredient Color Shape State Objective J K L Tomato Red Round Cooked 0.7 0.2 0.1 Mozzarella White Round Melted 0.6 0.2 0.2 Mushroom White Polygon Burned 0.4 0.5 0.1 Spinach Green Polygon Cooked 0.1 0.6 0.3 Chewing Gum White Round Melted 0.0 0.0 1.0
- 33. Issue: Missclassification «Pizza Margherita» Notebook State = Melted Shape = RoundColor = White J Ingredient Color Shape State Objective J K L Mozzarella White Round Melted 0.6 0.2 0.2 Chewing Gum White Round Melted 0.0 0.0 1.0