La NASA habilita unas predicciones de IA para prevenir los daños de las tormentas solares

La ciencia no para de progresar. En septiembre la NASA consiguió redireccionar un asteroide binario con la llamada misión DART, para probar un nuevo método de defensa planetaria contra objetos próximos a la Tierra. Ahora, ha creado un nuevo modelo de computadora que combina inteligencia artificial (IA) y datos satelitales de la NASA que podría hacer sonar la alarma sobre un clima espacial peligroso.

El modelo de la Agencia Espacial de Estados Unidos utiliza IA para analizar las mediciones de la nave del viento solar (un flujo implacable de material del Sol) y predecir dónde golpeará una tormenta solar inminente, en cualquier lugar de la Tierra, con 30 minutos de anticipación. Esto proporcionaría tiempo suficiente para prepararse y evitar impactos severos en las redes eléctricas y otras infraestructuras críticas.

La NASA ha explicado que el Sol arroja constantemente material solar al espacio, tanto en un flujo constante conocido como «viento solar», como en ráfagas más breves y enérgicas de erupciones solares. Cuando el material solar sale disparado y golpea el entorno magnético de la Tierra, «a veces crea las llamadas tormentas geomagnéticas».

Estos impactos no siempre salen disparados con la misma velocidad, sino que pueden ser leves o extremos, pero en un mundo cada vez más dependiente de la tecnología, «sus efectos son cada vez más perturbadores», explican trabajadores de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio Estadounidense.

Además, el riesgo de tormentas geomagnéticas y efectos devastadores en nuestra sociedad está aumentando actualmente a medida que nos acercamos al próximo «máximo solar», un pico en el ciclo de actividad de 11 años del Sol, que se espera que llegue en algún momento de 2025.

Estudios y nuevos métodos

Para prepararse, un equipo internacional de investigadores del Frontier Development Lab y el Departamento de Energía de EE.UU., ha estado utilizando inteligencia artificial (IA) y buscando conexiones «entre el viento solar y las interrupciones o perturbaciones geomagnéticas» que causan daños en nuestra tecnología.

Tras el estudio, los investigadores aplicaron un método de inteligencia artificial llamado «aprendizaje profundo», que entrena a las computadoras para que reconozcan patrones basados en ejemplos anteriores. Emplearon este tipo de IA para identificar las relaciones entre las mediciones del viento solar de las misiones de heliofísica y las perturbaciones geomagnéticas observadas en las estaciones terrestres de todo el planeta.

A partir de estos datos y conclusiones desarrollaron un modelo de computadora llamado Deep Learning Geomagnetic Perturbation (DAGGER) que predice de manera rápida y precisa las perturbaciones geomagnéticas en todo el mundo, 30 minutos antes de que ocurran. Según el equipo, el modelo puede «producir predicciones en menos de un segundo y las predicciones se actualizan cada minuto». Este modelo ya se probó en dos ocasiones, una en 2011 y otra en 2015, ambas con éxito.