Traducido por el equipo de SOTT.net
solar flare
© NASA / SDOImagen del Observatorio de Dinámica Solar de una erupción solar captada en 2014.
Ya hemos hablado muchas veces de los peligros de las tormentas solares. También hemos empezado a informar de más historias relacionadas con algún tipo de IA, especialmente en los últimos meses, desde que ha vuelto a la primera línea de muchas discusiones sobre tecnologías. Así que no es de extrañar que un equipo de la NASA haya estado aplicando modelos de IA a los datos de tormentas solares para desarrollar un sistema de alerta temprana que, según ellos, podría avisar al planeta con unos 30 minutos de antelación antes de que una tormenta solar potencialmente devastadora llegue a una zona determinada.

Este tiempo de antelación se debe a que la luz (de la que están hechas las señales de radio) puede viajar más rápido que el material solar expulsado por el Sol durante una tormenta solar. En algunos casos, como el que afectó a Quebec hace unos 35 años, pueden cortar la electricidad durante horas. Otros episodios más extremos, como el evento de Carrington, que tuvo lugar hace más de 150 años, podrían causar una destrucción masiva de las infraestructuras eléctricas y de comunicaciones si se produjeran hoy en día.


Los científicos son conscientes del problema desde hace tiempo y no se han quedado de brazos cruzados. A estas alturas de la exploración del sistema solar por parte de nuestra especie, hay un montón de satélites observando el Sol que pueden utilizarse para identificar estos estallidos solares.


UT analiza lo perjudiciales que pueden ser las tormentas solares para nuestras infraestructuras modernas.

Algunos de estos satélites son ACE, Wind, IMP-8 y Geotail, que proporcionaron datos al equipo de la NASA. Pero, como puede decir cualquier investigador en IA, para desarrollar un modelo predictivo hay que decirle lo que debe predecir. Saber simplemente que una tormenta solar está en camino es sólo una parte de la batalla: también hay que saber qué tipo de impacto tendrá en la Tierra cuando llegue allí. Por ello, los investigadores también recogieron datos de estaciones situadas en la superficie que también se vieron afectadas por algunas tormentas detectadas por los satélites.

A continuación, los científicos se pusieron a entrenar un modelo de aprendizaje profundo, que últimamente se ha convertido casi en una palabra familiar. En este caso, lo llamaron DAGGER, y tiene algunas especificaciones bastante impresionantes en comparación con los algoritmos de predicción existentes que han intentado hacer lo mismo.

Lo más notable es su aumento de velocidad. Los investigadores del Frontier Development Lab (FDL) 2020 Heliophysics team 'Geoeficacia de las tormentas solares' (autor principal, Vishal Upendran) afirman que el algoritmo puede predecir la severidad y dirección de un evento de tormenta solar en menos de un segundo y que es capaz de hacer una predicción cada minuto.


Comentario: Obviamente, se parte del supuesto de que las condiciones en el Sol y en la Tierra se mantienen similares a los parámetros establecidos.


Los algoritmos anteriores tardaban órdenes de magnitud más, hasta el punto de que apenas avisaban antes de que una tormenta golpeara la Tierra. Este trabajo ha sido posible gracias a FDL, una colaboración entre el Instituto SETI y Trillium Technologies Inc, en asociación con la NASA, Google Cloud y Nvidia y líderes en IA comercial.


Fraser entrevista al Dr. Benjamin Pope, experto en tormentas solares, y analiza las amenazas que plantean.

Parte de esa lucha con la puntualidad se debía a que era un reto computacional calcular dónde podría golpear una tormenta en cualquier parte del globo. Este es otro paso adelante de DAGGER, que puede aplicar su lógica de predicción rápida a toda la superficie de la Tierra. Hacer tales predicciones localmente es extremadamente importante - en cualquier momento en que una tormenta solar pueda golpear la Tierra, la mitad del globo estará protegida por toda la masa del planeta - en un estado de lo que comúnmente llamamos "noche".

Esta velocidad de predicción combinada con la capacidad de aplicar esas predicciones a todo un globo hace de DAGGER un considerable paso adelante en la predicción y respuesta adecuada a los peligros potenciales de las tormentas solares. Y se lanza en una plataforma de código abierto justo a tiempo para recopilar muchos datos cuando el Sol alcance el pico de su ciclo solar de 11 años en 2025. De este modo, las empresas de servicios públicos y comunicaciones disponen de unos años para integrar DAGGER en sus sistemas de evaluación de amenazas antes de que se produzcan los fenómenos meteorológicos más graves. Si bien es posible que no haya sirenas ululantes similares a las de las alertas de tornado que tenemos aquí, en el Medio Oeste de EE.UU., al menos las personas adecuadas serán advertidas del peligro más rápidamente de lo que lo habrían sido antes.