IA puede predecir tormentas solares antes de que ocurran

Astronomía

Para el observador casual, el Sol parece ser la única constante y que nunca cambia. La realidad es que el Sol es una masa hirviente de plasma, gas cargado eléctricamente, que se ve constantemente afectada por el su campo magnético. La imprevisibilidad de la actividad en el Sol es uno de los desafíos que enfrentan los físicos solares modernos.

El impacto de las eyecciones de masa coronal es un aspecto particular que viene con niveles de incertidumbre sobre su impacto. ¡Pero los algoritmos de aprendizaje automático tal vez podrían habernos dado más advertencias!

Un nuevo artículo sugiere que los algoritmos entrenados en décadas de actividad solar vieron todos los signos de aumento de actividad de la región llamada AR13664, y tal vez puedan ayudar con futuros estallidos. Las eyecciones de masa coronal o CME, son ráfagas masivas de plasma expulsadas de la corona del Sol al espacio debido a interrupciones en el campo magnético del Sol. Estos eventos explosivos a menudo están vinculados a las llamaradas y ocurren cuando las líneas del campo magnético se realinean repentinamente, liberando grandes cantidades de energía. Las CME pueden viajar a velocidades que van desde unos pocos cientos hasta varios miles de kilómetros por segundo, a veces alcanzando la Tierra en cuestión de días, si su trayectoria es en nuestra dirección.

En febrero de 2000, una eyección de masa coronal colosal se desprendió del Sol, desprendiendo un filamento en erupción de la superficie solar activa y expulsando esta enorme burbuja de plasma magnético al espacio. NASA/ESA/SOHO.

Cuando llegan, pueden interactuar con nuestra magnetosfera y desencadenar tormentas geomagnéticas, lo que podría interrumpir las comunicaciones por satélite, los sistemas GPS y las redes eléctricas. Además, pueden provocar actividad auroral, creando impresionantes exhibiciones de las luces del norte y del sur. Pronosticar con precisión este tipo de eventos y cómo impactan nuestra magnetosfera ha sido uno de los desafíos que enfrentan los astrónomos.

La actividad solar impacta la magnetosfera de la Tierra. NASA.

En un estudio escrito por un equipo de astrónomos dirigido por Sabrina Guastavino de la Universidad de Génova, aplicaron inteligencia artificial al desafío. Utilizaron la nueva tecnología para predecir los eventos asociados con la tormenta de mayo de 2024, las llamaradas correspondientes de la región designada 13644 y las CME. La tormenta desató eventos solares intensos, incluida una llamarada clasificada como X8.7.

Utilizando la IA, el equipo pudo utilizar la tecnología de aprendizaje automático para localizar las enormes cantidades de datos recopilados previamente y descubrir patrones complejos que no eran fáciles de detectar con las técnicas convencionales. El evento de 2024 fue una gran oportunidad, y poco común, para probar la capacidad de la IA para predecir la actividad solar. El objetivo principal era predecir la aparición de erupciones solares, cómo cambiaban con el tiempo, así como la producción de eyecciones de masa coronal y, en última instancia, predecir tormentas geomagnéticas aquí en la Tierra.

Ejecutaron el proceso en relación con el evento de mayo de 2024 con resultados impresionantes. Según su artículo, la predicción reveló “una precisión sin precedentes en el pronóstico con una reducción significativa de las incertidumbres con respecto a los métodos tradicionales”.

Los resultados de los tiempos de viaje de las eyecciones de masa coronal a la Tierra y el inicio de las tormentas geomagnéticas también fueron impresionantemente precisos. El impacto del estudio es profundo.

Los cortes de la red eléctrica, las comunicaciones y los problemas con los satélites pueden ser una gran desventaja cuando las eyecciones de masa coronal impactan la Tierra, por lo que la aplicación del conjunto de herramientas de IA de aprendizaje automático para predecir la actividad solar parece un avance emocionante. Para aquellos que son entusiastas observadores del cielo, también podremos obtener un pronóstico mucho mejor de la actividad auroral.

Fuente: Science Alert.

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