中国科学院チーム、AIを用いた電離層フラッシュ予測モデルを開発

宇宙科学研究所、AIを活用した電離層闪烁予測モデルを開発 電離層闪烁は、無線信号の変動を引き起こす現象で、衛星通信の信頼性やナビゲーションシステムの精度を大幅に低下させる要因となり得ます。この予測技術は、地上・宇宙の電波通信システムの任務計画の改善や、システムへの影響低下に不可欠です。しかし、長期にわたって電離層闪烁の予測は難しいとされてきました。 中国科学院国家空間科学中心太陽活動と空間天気全国重点研究所の羅冰顯チームは最近、新しいAI手法を使用して電離層闪烁を予測するモデルを開発しました。この方法は、「動的時空間分解フレームワーク」に基づいており、観測データの非規則性を解決する新たな戦略を提案しています。これにより、時間と空間に不規則に分布する闪烁観測データをモデルが処理しやすい構造化データに変換できるだけでなく、最高品質のポイント観測データから学習できるようになります。 この予測モデルは、S4指数という闪烁の強度指標を背景場と擾乱場に分解してモデリングします。さらに、動的グラフジェネレータを使用して観測データ間の動的な関係ネットワークを構築し、エンコーダーで事前情報を集約し、遅延認識モジュールで外部変数（太陽放射や地磁気擾乱）との時延効果をモデル化します。研究では、評価実験や比較・消融実験を通過し、モデルの有効性が確認されました。 この研究は、1時間前に低緯度地域での電離層闪烁の分布を比較的正確に予測することが可能であり、その動的 modeling フレームワークと外部変数の拡張性は、他の空間天気イベントの複雑な動的システムのモデリングにも参考になるとしています。本研究の成果は、国際SCI誌 Space Weather に掲載されており、第一著者は同センターの修士課程学生の髙志旭さんです。通信著者は陳艶紅研究員です。 審査員からの評価は「この論文は明確であり、方法論は科学的に健全です。研究成果は、電離層研究や空間天気応用に大きく貢献しています」というものでした。 【論文リンク】 髙志旭, 陳艶紅, 苟孝, 岳峰, 陳暁紅, 鄧海英, ... & 袁騰 (2025). ISNet: 電離層闪烁の予測に向けた動的時空間分解ニューラルネットワーク. Space Weather, 23(6), e2024SW004239. https://doi.org/10.1029/2024SW004239