Прогнозирование солнечных энергичных частиц с помощью мультизадачного глубокого обучения: SEPNet В статье представлена инновационная нейросеть SEPNet для прогнозирования потоков солнечных энергичных частиц (SEP), солнечных вспышек и выбросов корональной массы. Она использует различные параметры для более точного прогноза по сравнению с классическими методами машинного обучения. Результаты показывают, что SEPNet эффективна для использования в реальном времени при оповещениях о космической погоде. arXiv: 2512.12786 Обзоры | Физика
Прогнозирование солнечных энергичных частиц с помощью мультизадачного глубокого обучения: SEPNet
В статье представлена инновационная нейросеть SEPNet для прогнозирования потоков солнечных энергичных частиц (SEP), солнечных вспышек и выбросов корональной массы. Она использует различные параметры для более точного прогноза по сравнению с классическими методами машинного обучения. Результаты показывают, что SEPNet эффективна для использования в реальном времени при оповещениях о космической погоде.
arXiv: 2512.12786
