Al igual que una sirena de tornado para tormentas que amenazan la vida en el corazón de Estados Unidos, un nuevo modelo computacional que combina inteligencia artificial (IA) y datos satelitales de la NASA podría hacer sonar la alarma sobre un clima espacial peligroso.

Crédito: NASA/SDO.

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 este material solar golpea el entorno magnético de la Tierra (su «magnetosfera»), a veces crea las llamadas tormentas geomagnéticas. Los impactos de estas tormentas magnéticas pueden variar de leves a extremos, pero en un mundo cada vez más dependiente de la tecnología, sus efectos son cada vez más perturbadores.

Por ejemplo, una tormenta solar destructiva en 1989 provocó apagones eléctricos en Quebec durante 12 horas, sumergiendo a millones de canadienses en la oscuridad y cerrando escuelas y negocios. La tormenta solar más intensa registrada, el Evento Carrington en 1859, provocó incendios en las estaciones de telégrafo e impidió el envío de mensajes. Si el Evento Carrington ocurriera hoy, tendría impactos aún más severos, como interrupciones eléctricas generalizadas, apagones persistentes e interrupciones en las comunicaciones globales. Tal caos tecnológico podría paralizar las economías y poner en peligro la seguridad y el sustento de las personas en todo el mundo.

La tormenta solar de 1859, conocida también como evento Carrington debido a que el astrónomo inglés Richard Carrington fue el primero en observarla, se considera la tormenta solar más potente registrada en la historia.

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.

Para ayudar a prepararse, un equipo internacional de investigadores del Frontier Development Lab —una asociación público-privada que incluye a la NASA, el Servicio Geológico y el Departamento de Energía de EE.UU.— ha estado utilizando inteligencia artificial (IA) para buscar conexiones entre el el viento solar y las interrupciones o perturbaciones geomagnéticas que causan estragos en nuestra tecnología.

Los investigadores aplicaron un método de inteligencia artificial llamado «aprendizaje profundo», que entrena a las computadoras para que reconozcan patrones basados en ejemplos anteriores. Utilizaron este tipo de IA para identificar las relaciones entre las mediciones del viento solar de las misiones de heliofísica (incluidas ACE, Wind, IMP-8 y Geotail) y las perturbaciones geomagnéticas observadas en las estaciones terrestres de todo el planeta.

A partir de esto, desarrollaron un modelo de computadora llamado DAGGER (formalmente, Deep Learning Geomagnetic Perturbation) que puede predecir 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.

El equipo de DAGGER probó el modelo contra dos tormentas geomagnéticas que ocurrieron en agosto de 2011 y marzo de 2015. En cada caso, DAGGER pudo pronosticar de forma rápida y precisa los impactos de la tormenta en todo el mundo.

Los modelos de predicción anteriores han utilizado IA para producir pronósticos geomagnéticos locales para ubicaciones específicas en la Tierra. Otros modelos que no utilizaron IA proporcionaron predicciones globales que no fueron muy precisas. DAGGER es el primero en combinar el rápido análisis de la IA con mediciones reales desde el espacio y en toda la Tierra para generar predicciones actualizadas con frecuencia que son rápidas y precisas para sitios en todo el mundo.

En la parte superior, los puntos de colores muestran las mediciones realizadas durante la tormenta de 2011. Los colores indican la intensidad de las perturbaciones geomagnéticas que pueden inducir corrientes en las redes eléctricas; el naranja y el rojo indican los efectos más fuertes. El pronóstico de 30 minutos de DAGGER para ese mismo tiempo (abajo) muestra las perturbaciones más intensas en aproximadamente los mismos lugares alrededor del polo norte de la Tierra. Crédito: V. Upendran et al.

«Con esta IA, ahora es posible hacer predicciones globales rápidas y precisas e informar decisiones en caso de una tormenta solar, minimizando, o incluso evitando, la devastación de la sociedad moderna», dijo Vishal Upendran del Centro Interuniversitario de Astronomía y Astrofísica en India, quien es el autor principal de un artículo sobre el modelo DAGGER publicado en la revista Space Weather.

El código informático del modelo DAGGER es abierto y, según Upendran, podría ser adoptado —con ayuda— por los operadores de la red eléctrica, los controladores de satélites, las empresas de telecomunicaciones y otros para aplicar las predicciones a sus necesidades específicas. Tales advertencias podrían darles tiempo para tomar medidas para proteger sus activos e infraestructura de una tormenta solar inminente, como desconectar temporalmente los sistemas sensibles o mover los satélites a diferentes órbitas para minimizar el daño.

Fuente: NASA. Edición: MP.