機械学習とビッグデータで太陽フレアの発生予測精度を向上機械学習とビッグデータを用いたモデルの開発により、太陽フレアの発生予測精度を格段に向上させることに成功した。フレアの発生メカニズム解明やリアルタイムの宇宙天気予報につながる成果だ。 【2017年2月14日 NICT】 太陽活動によって地球周辺環境は大きな影響を受ける。とくに、太陽面での爆発現象である太陽フレアが発生すると、大量の放射線や有害な粒子が地球に降り注ぎ、通信や電力網、人工衛星の運用など社会生活に影響を及ぼすことがある。 こうした影響に対して早期に対策を取るため、地球周辺環境の変化予測「宇宙天気予報」が広く求められている。情報通信研究機構（NICT）では毎日、宇宙天気予報を行って、広く一般に情報を配信している。 宇宙天気予報会議の様子（提供：NICT、以下同） 近年、人工衛星による太陽監視体制が整ってきてはいるものの、膨大な量の観測データの処理は困難であるなどの理由により、従来の宇
