Una nueva herramienta de inteligencia artificial podría ayudar a anticipar algunos de los fenómenos más violentos del Sol. Investigadores del New Jersey Institute of Technology (NJIT) desarrollaron un modelo capaz de detectar señales muy débiles asociadas con la formación de regiones activas solares antes de que puedan observarse directamente desde la Tierra.
El sistema, denominado EarlyDetect, logró identificar estos indicios con un promedio de 9,24 horas de anticipación, según un estudio publicado este 14 de agosto en el Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.
¿Qué puede detectar la inteligencia artificial?
Las regiones activas son zonas del Sol con una intensa actividad magnética y son los lugares donde pueden formarse las manchas solares y originarse fenómenos como las llamaradas solares y las eyecciones de masa coronal.
El problema para los científicos es que estas regiones comienzan a desarrollarse debajo de la superficie visible del Sol. Antes de que aparezca una mancha solar, los campos magnéticos que ascienden desde el interior producen pequeñas modificaciones en las ondas acústicas y en el campo magnético solar.
Esas señales son extremadamente débiles y difíciles de distinguir entre la enorme cantidad de actividad que ocurre constantemente en nuestra estrella.
EarlyDetect fue diseñado precisamente para encontrar esos patrones. El modelo analiza mapas acústicos y mediciones del campo magnético obtenidos por el Solar Dynamics Observatory (SDO) de la NASA.
Una IA que analiza las “vibraciones” del Sol
Para detectar lo que ocurre debajo de la superficie solar, los investigadores recurrieron a la heliosismología, una técnica que estudia las oscilaciones del Sol.
El instrumento Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), instalado a bordo del SDO, obtiene observaciones de la superficie solar cada aproximadamente 45 segundos. A partir de esos datos se pueden construir mapas de las ondas acústicas que recorren el interior y la superficie de la estrella.
EarlyDetect analiza estos datos y busca combinaciones de señales que puedan indicar que una nueva región activa está comenzando a emerger.
El modelo utiliza una arquitectura Transformer, el mismo tipo de tecnología de inteligencia artificial que se emplea en modelos de lenguaje modernos, aunque en este caso fue entrenada para reconocer patrones en datos solares y no en textos.
El dato que sorprendió a los investigadores
Durante el desarrollo del sistema, el equipo descubrió algo inesperado.
Los investigadores habían utilizado una técnica de filtrado para eliminar lo que consideraban ruido de los datos y facilitar el trabajo de la inteligencia artificial. Sin embargo, al comparar los resultados descubrieron que el filtrado estaba perjudicando las predicciones.
Las pequeñas fluctuaciones que habían intentado eliminar contenían información importante para detectar la aparición de nuevas regiones activas.
En otras palabras, lo que parecía ruido podía ser justamente una de las señales que permitían anticipar la actividad solar.
¿Esto significa que la IA puede predecir una llamarada solar?
No exactamente.
Los investigadores aclaran que EarlyDetect no puede decir que una llamarada solar ocurrirá a una hora determinada.
El modelo anticipa la aparición de una región activa, que constituye una etapa anterior del proceso. Algunas de estas regiones pueden producir llamaradas o eyecciones de masa coronal, pero otras no generan grandes erupciones.
Además, el sistema todavía puede producir falsas alarmas y en algunos casos detectar una región activa después de que ya comenzó a emerger. Por eso, todavía no se trata de una herramienta operativa capaz de emitir alertas confiables para la población.
¿Por qué es importante anticipar la actividad del Sol?
Las grandes erupciones solares pueden provocar tormentas geomagnéticas cuando sus efectos alcanzan nuestro planeta.
Estos fenómenos pueden interferir con las comunicaciones por radio, afectar satélites y sistemas de navegación y generar problemas en determinadas infraestructuras eléctricas.
Por eso, contar con algunas horas adicionales de anticipación podría resultar valioso para operadores de satélites, empresas de comunicaciones y compañías encargadas de redes eléctricas, que eventualmente podrían tomar medidas preventivas frente a una tormenta solar.
El objetivo de los investigadores es continuar perfeccionando estos modelos y determinar si las señales detectadas por EarlyDetect pueden combinarse con otros indicadores para avanzar desde la detección temprana de regiones activas hacia una predicción más precisa del clima espacial.
Por ahora, el resultado representa un paso en una dirección prometedora: utilizar inteligencia artificial para detectar cambios extremadamente sutiles en el comportamiento del Sol que podrían pasar inadvertidos mediante los métodos tradicionales.
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