En mayo de 2024, una significativa expulsión de masa coronal del Sol generó una tormenta geomagnética en la Tierra, lo que resultó en auroras boreales en regiones donde normalmente no se observan. Este fenómeno resaltó la necesidad de vigilar el clima espacial: aunque fue un espectáculo visual impresionante, una intensidad mayor podría haber comprometido redes eléctricas y otros sistemas tecnológicos.
Al igual que el clima terrestre, que se mide a través de la fuerza del viento y la probabilidad de lluvia, el clima espacial también puede ser pronosticado. Diversos observatorios mantienen al Sol bajo constante vigilancia y existen sistemas para detectar erupciones y seguir el material que se expulsa hacia nuestro planeta. Sin embargo, al igual que en cualquier pronóstico meteorológico, una mayor anticipación es siempre beneficiosa.
La inteligencia artificial podría ser una herramienta clave para mejorar estas predicciones. El Sol emite continuamente grandes volúmenes de datos sobre sus campos magnéticos, movimientos y oscilaciones. Estos datos pueden contener patrones demasiado sutiles o complejos para ser detectados mediante métodos convencionales, pero un algoritmo diseñado específicamente para identificarlos podría ofrecer resultados más precisos.
Un reciente estudio publicado en Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation investiga esta posibilidad desde los inicios de la historia solar: antes de predecir una llamarada solar, se busca anticipar cuándo comenzará a aparecer una región activa del Sol.
Definición de una región activa
Una región activa se define como un área del Sol donde se manifiesta y concentra un campo magnético intenso. En estas zonas pueden aparecer una o varias manchas solares. Estas regiones albergan complejos campos magnéticos cuya reorganización puede dar lugar a llamaradas solares y eyecciones de masa coronal (CME).
El equipo de científicos involucrado en el estudio sostiene que los datos del Sol contienen suficiente información para prever la aparición de estas áreas. Para ello, desarrollaron un modelo predictivo denominado EarlyDetect, que analiza mediciones del campo magnético y de las oscilaciones acústicas del Sol, obtenidas del observatorio SDO de la NASA.
Resultados de EarlyDetect
Los resultados obtenidos por EarlyDetect son alentadores, aunque todavía se consideran preliminares. En las pruebas realizadas con regiones activas que no habían sido vistas durante el entrenamiento del modelo, EarlyDetect logró anticipar su aparición con un promedio de 9.24 horas. Este rendimiento también superó a un sistema anterior basado en