An approach for space weather forecasting using machine learning /
Mohamed Alsayed Zaki Embaby,
An approach for space weather forecasting using machine learning / / نهج لتنبؤ الطقس الفضائي باستخدام تعلم الآلة by Mohamed Alsayed Zaki Embaby ; Supervision of Prof. Ammar Mohammed, Dr. Dalia Elfiky. - 87 leaves : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 80-86.
Space weather, denoting the dynamic conditions prevailing in the space environment, profoundly influences diverse technological systems in orbit and on Earth. The imperative precision of forecasting space weather events is central to safeguarding satellites, communication systems, power grids, and astronauts. Conventional forecasting methods rely on physical models elucidating intricate interactions involving the Sun, Earth's magnetosphere, and the ionosphere. However, these models face challenges in faithfully capturing the nuanced dynamics of space weather phenomena.
Recent attention has pivoted toward machine learning techniques as a promising paradigm for space weather forecasting, forming the crux of this thesis. These algorithms excel in analyzing extensive datasets, discerning patterns, and making predictions based on acquired knowledge, giving rise to innovative methodologies utilizing machine learning for space weather forecasting.
A notable strategy within the context of this thesis involves training machine learning models with historical space weather data, amalgamating measurements from both ground-based and space-based instruments. These models acquire insights into the correlation between measured parameters and the incidence of space weather phenomena, such as solar flares, geomagnetic storms, and coronal mass ejections. Leveraging diverse machine learning algorithms, including neural networks, support vector machines, and random forests, has yielded promising outcomes in predicting space weather events.
The distinctive advantage of machine learning-based approaches lies in their adeptness at capturing non-linear and intricate relationships within space weather data—a challenge often confronting traditional physical models. Moreover, these models exhibit adaptability and refinement over time with the integration of new data. They can also amalgamate multiple data sources, encompassing satellite observations, ground-based measurements, and space weather indices, thereby augmenting forecast accuracy.
Nevertheless, the deployment of machine learning in space weather forecasting, as explored in this thesis, confronts several challenges. Predominantly, the scarcity and high variability of quality training data for space weather events pose a significant hurdle. Additionally, concerns persist regarding the interpretability of machine learning models, given the intricate internal processes that obfuscate a clear understanding of the underlying physical mechanisms.
In conclusion, this thesis contributes to the growing body of knowledge on space weather forecasting by advocating the utilization of machine learning techniques. By harnessing expansive datasets and sophisticated algorithms, these approaches proffer invaluable insights into space weather phenomena, fortifying our capacity to predict and mitigate potential repercussions on Earth and space-based systems. Sustained research collaboration between space weather scientists and machine learning experts, as emphasized in this thesis, is imperative for the ongoing evolution of this field, culminating in the development of resilient forecasting systems for space weather. يؤثر الطقس الفضائي، الذي يدل على الظروف الديناميكية السائدة في البيئة الفضائية، تأثيرا عميقا على النظم التكنولوجية المتنوعة الموجودة في المدار وعلى الأرض. إن الدقة الحتمية للتنبؤ بأحداث الطقس الفضائي أمر أساسي لحماية الأقمار الصناعية وأنظمة الاتصالات وشبكات الطاقة ورواد الفضاء. تعتمد طرق التنبؤ التقليدية على النماذج الفيزيائية التي توضح التفاعلات المعقدة التي تشمل الشمس، والغلاف المغناطيسي للأرض، والغلاف الأيوني. ومع ذلك، تواجه هذه النماذج تحديات في التقاط الديناميكيات الدقيقة لظواهر الطقس الفضائي بأمانة.
لقد تركز الاهتمام مؤخرًا نحو تقنيات التعلم الآلي باعتبارها نموذجًا واعدًا للتنبؤ بالطقس الفضائي، مما يشكل جوهر هذه الأطروحة. تتفوق هذه الخوارزميات في تحليل مجموعات البيانات الشاملة، وتمييز الأنماط، وعمل التنبؤات بناءً على المعرفة المكتسبة، مما يؤدي إلى ظهور منهجيات مبتكرة تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالطقس الفضائي.
تتضمن الإستراتيجية الملحوظة في سياق هذه الأطروحة تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام بيانات طقس الفضاء التاريخية، ودمج القياسات من الأدوات الأرضية والفضائية. تكتسب هذه النماذج رؤى حول العلاقة بين المعلمات المقاسة وحدوث ظواهر الطقس الفضائي، مثل التوهجات الشمسية، والعواصف المغنطيسية الأرضية، والانبعاثات الكتلية الإكليلية. وقد أسفرت الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي المتنوعة، بما في ذلك الشبكات العصبية، وآلات المتجهات الداعمة، عن نتائج واعدة في التنبؤ بأحداث الطقس الفضائي.
تكمن الميزة المميزة للأساليب القائمة على التعلم الآلي في مهارتها في التقاط العلاقات غير الخطية والمعقدة ضمن بيانات الطقس الفضائي، وهو التحدي الذي غالبًا ما يواجه النماذج الفيزيائية التقليدية. علاوة على ذلك، تُظهر هذه النماذج القدرة على التكيف والتحسين بمرور الوقت مع دمج البيانات الجديدة. ويمكنها أيضًا دمج مصادر بيانات متعددة، تشمل عمليات رصد الأقمار الصناعية، والقياسات الأرضية، ومؤشرات الطقس الفضائي، وبالتالي زيادة دقة التنبؤ.
ومع ذلك، فإن نشر التعلم الآلي في التنبؤ بالطقس الفضائي، كما هو موضح في هذه الأطروحة، يواجه العديد من التحديات. في الغالب، تشكل ندرة بيانات التدريب عالية الجودة الخاصة بأحداث الطقس الفضائي وتنوعها الكبير عقبة كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، لا تزال هناك مخاوف بشأن إمكانية تفسير نماذج التعلم الآلي، نظرًا للعمليات الداخلية المعقدة التي تحجب الفهم الواضح للآليات المادية الأساسية.
في الختام، تساهم هذه الأطروحة في تنامي المعرفة المتعلقة بالتنبؤ بالطقس الفضائي من خلال الدعوة إلى استخدام تقنيات التعلم الآلي. ومن خلال تسخير مجموعات البيانات الموسعة والخوارزميات المعقدة، تقدم هذه الأساليب رؤى لا تقدر بثمن حول ظواهر الطقس الفضائي، مما يعزز قدرتنا على التنبؤ والتخفيف من التداعيات المحتملة على الأرض والأنظمة الفضائية. يعد التعاون البحثي المستدام بين علماء الطقس الفضائي وخبراء التعلم الآلي، كما تم التأكيد عليه في هذه الأطروحة، أمرًا ضروريًا للتطور المستمر في هذا المجال، والذي يبلغ ذروته في تطوير أنظمة تنبؤ مرنة للطقس الفضائي.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Software
Space weather machine learning techniques space weather forecasting the impact of space weather on spacecraft and satellites
005.4
An approach for space weather forecasting using machine learning / / نهج لتنبؤ الطقس الفضائي باستخدام تعلم الآلة by Mohamed Alsayed Zaki Embaby ; Supervision of Prof. Ammar Mohammed, Dr. Dalia Elfiky. - 87 leaves : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 80-86.
Space weather, denoting the dynamic conditions prevailing in the space environment, profoundly influences diverse technological systems in orbit and on Earth. The imperative precision of forecasting space weather events is central to safeguarding satellites, communication systems, power grids, and astronauts. Conventional forecasting methods rely on physical models elucidating intricate interactions involving the Sun, Earth's magnetosphere, and the ionosphere. However, these models face challenges in faithfully capturing the nuanced dynamics of space weather phenomena.
Recent attention has pivoted toward machine learning techniques as a promising paradigm for space weather forecasting, forming the crux of this thesis. These algorithms excel in analyzing extensive datasets, discerning patterns, and making predictions based on acquired knowledge, giving rise to innovative methodologies utilizing machine learning for space weather forecasting.
A notable strategy within the context of this thesis involves training machine learning models with historical space weather data, amalgamating measurements from both ground-based and space-based instruments. These models acquire insights into the correlation between measured parameters and the incidence of space weather phenomena, such as solar flares, geomagnetic storms, and coronal mass ejections. Leveraging diverse machine learning algorithms, including neural networks, support vector machines, and random forests, has yielded promising outcomes in predicting space weather events.
The distinctive advantage of machine learning-based approaches lies in their adeptness at capturing non-linear and intricate relationships within space weather data—a challenge often confronting traditional physical models. Moreover, these models exhibit adaptability and refinement over time with the integration of new data. They can also amalgamate multiple data sources, encompassing satellite observations, ground-based measurements, and space weather indices, thereby augmenting forecast accuracy.
Nevertheless, the deployment of machine learning in space weather forecasting, as explored in this thesis, confronts several challenges. Predominantly, the scarcity and high variability of quality training data for space weather events pose a significant hurdle. Additionally, concerns persist regarding the interpretability of machine learning models, given the intricate internal processes that obfuscate a clear understanding of the underlying physical mechanisms.
In conclusion, this thesis contributes to the growing body of knowledge on space weather forecasting by advocating the utilization of machine learning techniques. By harnessing expansive datasets and sophisticated algorithms, these approaches proffer invaluable insights into space weather phenomena, fortifying our capacity to predict and mitigate potential repercussions on Earth and space-based systems. Sustained research collaboration between space weather scientists and machine learning experts, as emphasized in this thesis, is imperative for the ongoing evolution of this field, culminating in the development of resilient forecasting systems for space weather. يؤثر الطقس الفضائي، الذي يدل على الظروف الديناميكية السائدة في البيئة الفضائية، تأثيرا عميقا على النظم التكنولوجية المتنوعة الموجودة في المدار وعلى الأرض. إن الدقة الحتمية للتنبؤ بأحداث الطقس الفضائي أمر أساسي لحماية الأقمار الصناعية وأنظمة الاتصالات وشبكات الطاقة ورواد الفضاء. تعتمد طرق التنبؤ التقليدية على النماذج الفيزيائية التي توضح التفاعلات المعقدة التي تشمل الشمس، والغلاف المغناطيسي للأرض، والغلاف الأيوني. ومع ذلك، تواجه هذه النماذج تحديات في التقاط الديناميكيات الدقيقة لظواهر الطقس الفضائي بأمانة.
لقد تركز الاهتمام مؤخرًا نحو تقنيات التعلم الآلي باعتبارها نموذجًا واعدًا للتنبؤ بالطقس الفضائي، مما يشكل جوهر هذه الأطروحة. تتفوق هذه الخوارزميات في تحليل مجموعات البيانات الشاملة، وتمييز الأنماط، وعمل التنبؤات بناءً على المعرفة المكتسبة، مما يؤدي إلى ظهور منهجيات مبتكرة تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالطقس الفضائي.
تتضمن الإستراتيجية الملحوظة في سياق هذه الأطروحة تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام بيانات طقس الفضاء التاريخية، ودمج القياسات من الأدوات الأرضية والفضائية. تكتسب هذه النماذج رؤى حول العلاقة بين المعلمات المقاسة وحدوث ظواهر الطقس الفضائي، مثل التوهجات الشمسية، والعواصف المغنطيسية الأرضية، والانبعاثات الكتلية الإكليلية. وقد أسفرت الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي المتنوعة، بما في ذلك الشبكات العصبية، وآلات المتجهات الداعمة، عن نتائج واعدة في التنبؤ بأحداث الطقس الفضائي.
تكمن الميزة المميزة للأساليب القائمة على التعلم الآلي في مهارتها في التقاط العلاقات غير الخطية والمعقدة ضمن بيانات الطقس الفضائي، وهو التحدي الذي غالبًا ما يواجه النماذج الفيزيائية التقليدية. علاوة على ذلك، تُظهر هذه النماذج القدرة على التكيف والتحسين بمرور الوقت مع دمج البيانات الجديدة. ويمكنها أيضًا دمج مصادر بيانات متعددة، تشمل عمليات رصد الأقمار الصناعية، والقياسات الأرضية، ومؤشرات الطقس الفضائي، وبالتالي زيادة دقة التنبؤ.
ومع ذلك، فإن نشر التعلم الآلي في التنبؤ بالطقس الفضائي، كما هو موضح في هذه الأطروحة، يواجه العديد من التحديات. في الغالب، تشكل ندرة بيانات التدريب عالية الجودة الخاصة بأحداث الطقس الفضائي وتنوعها الكبير عقبة كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، لا تزال هناك مخاوف بشأن إمكانية تفسير نماذج التعلم الآلي، نظرًا للعمليات الداخلية المعقدة التي تحجب الفهم الواضح للآليات المادية الأساسية.
في الختام، تساهم هذه الأطروحة في تنامي المعرفة المتعلقة بالتنبؤ بالطقس الفضائي من خلال الدعوة إلى استخدام تقنيات التعلم الآلي. ومن خلال تسخير مجموعات البيانات الموسعة والخوارزميات المعقدة، تقدم هذه الأساليب رؤى لا تقدر بثمن حول ظواهر الطقس الفضائي، مما يعزز قدرتنا على التنبؤ والتخفيف من التداعيات المحتملة على الأرض والأنظمة الفضائية. يعد التعاون البحثي المستدام بين علماء الطقس الفضائي وخبراء التعلم الآلي، كما تم التأكيد عليه في هذه الأطروحة، أمرًا ضروريًا للتطور المستمر في هذا المجال، والذي يبلغ ذروته في تطوير أنظمة تنبؤ مرنة للطقس الفضائي.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Software
Space weather machine learning techniques space weather forecasting the impact of space weather on spacecraft and satellites
005.4