Vuelco inesperado en la comunidad astronómica: EE.UU. desarrolla una IA que predice las manchas solares 9 horas antes de que aparezcan
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La ciencia ha encontrado múltiples usos a la inteligencia artificial (IA), y ahora un nuevo sistema apunta directamente a la astronomía y al Sol. En concreto, para mejorar la identificación de tormentas y manchas solares.
Al parecer, las regiones activas tienen una actividad magnética suficiente para que se formen manchas solares y originar fenómenos que nos afecten en la Tierra. Sin embargo, podemos anticiparnos al problema.
Eso es lo que defienden en el estudio estadounidense Forecasting Continuum Intensity for Solar Active Region Emergence Prediction Using Transformers, liderado por Jonas Tirona. Y es que han creado un modelo con IA capaz de anticipar las emergencias en dichas regiones activas una media de 9,24 horas.
La IA estadounidense que anticipa las manchas solares
El modelo con IA ha recibido el nombre de EarlyDetect y se basa en analizar las señales previas a la aparición de las manchas solares. Por ejemplo, la intensidad del continuo, el campo magnético o los patrones acústicos del Sol.
El concepto del descubrimiento es que cuando una región activa emerge hacia la fotosfera, deja cambios sutiles antes de hacerse visible. Lo curioso es que esas variaciones pueden aparecer en datos que ya recogen instrumentos solares, pero son demasiado finas para tratarlas como una señal sencilla.
De hecho, para comprobarlo analizaron los datos de 46 regiones activas observadas por el Solar Dynamics Observatory y su Helioseismic and Magnetic Imager. El sistema trabaja con ventanas temporales y predice la evolución de la intensidad hasta 12 horas por delante.
Por increíble que parezca, EarlyDetect capturó el inicio de la emergencia con 9,24 horas de margen; algo que puede cambiar la protección contra las tormentas solares que puedan afectar a la Tierra.
Cómo la IA puede cambiar la forma en la que los astrónomos analizan el Sol
El uso de la IA en este sistema no sólo es importante para ver antes las manchas solares; lo fundamental es que puede detectar la formación de una región activa cuando todavía está en una fase invisible para la observación directa.
Hay que pensar que estas regiones están vinculadas a la actividad magnética que acaba desencadenando fulguraciones solares, eyecciones de masa coronal y otros fenómenos climáticos espaciales.
De momento no es que vaya a predecir el momento exacto de una tormenta solar, pero sí es el primer paso para mejorar la detección temprana y limitar sus daños terrestres.
Cómo funciona la IA de EE.UU. para detectar manchas solares
La arquitectura utilizada se basa en Transformers, una familia de modelos capaz de reconocer patrones secuenciales complejos. En este caso, no aprende lenguaje, sino cambios temporales en datos solares.
Por ello el trabajo ha comparado varias configuraciones y ha llegado a la conclusión de que EarlyDetect logró un error RMSE de 0,1189, un 10,6% menos que el modelo LSTM usado como referencia.
También consiguió el mejor comportamiento medio en el adelanto del inicio de la emergencia.
El filtro que casi destroza el último invento astronómico con IA de Estados Unidos
Como curiosidad, los científicos añadieron una capa Conv1D, pensada para extraer rasgos temporales locales, pero acabó empeorando el rendimiento del sistema.
La razón es que las señales tempranas de una región activa son débiles y pueden parecer ruido. Si el modelo suaviza demasiado la información, corre el riesgo de eliminar justo las pequeñas fluctuaciones que necesita para avisar antes.
Eso hizo que EarlyDetect funcione mejor sin esa capa de suavizado. De hecho, sin el filtro tuvo el mejor equilibrio entre precisión y adelanto, con 5,8 millones de parámetros frente a las configuraciones más pesadas y menos eficaces.
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