Cuanto tiempo tendríamos para preparnos para una tormenta solar, según una inteligencia artifical de la NASA

La Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio (NASA) ha utilizado el aprendizaje automático para anticipar las consecuencias de las tormentas solares, las cuales representan un riesgo para las comunicaciones a nivel mundial.

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cada vez más utilizada en diversos campos científicos, donde complementa la intervención humana. La NASA no es una excepción en este aspecto. Recientemente, han desarrollado un pronóstico que busca determinar cómo y con qué anticipación se puede preparar la Tierra y la humanidad frente a las devastadoras tormentas solares, las cuales pueden afectar los sistemas de comunicación del planeta, entre otros aspectos.

Los expertos de la agencia espacial norteamericana explicaron en un comunicado que este nuevo modelo de computadora, que combina inteligencia artificial y datos satelitales de la NASA, puede alertar sobre las peligrosas condiciones del clima espacial, de manera similar a una sirena de tornado que advierte sobre tormentas que amenazan la vida en Estados Unidos.

Qué es Dagger, la inteligencia artificial de la NASA

El sistema conocido como "Perturbación geomagnética de aprendizaje profundo" (DAGGER, por sus siglas en inglés) tiene como objetivo principal determinar la ubicación y el momento en el que una amenaza espacial de gran magnitud podría golpear el planeta.

Según explicó la NASA, este modelo utiliza inteligencia artificial para analizar las mediciones del viento solar tomadas por satélites y predecir, con 30 minutos de anticipación, dónde ocurrirá una próxima tormenta solar en cualquier lugar de la Tierra. Esto proporcionaría un tiempo valioso para prepararse y evitar impactos graves en las redes eléctricas y otras infraestructuras críticas.

La agencia espacial advirtió además sobre la constante emisión de material solar por parte del 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”.

Para llevar a cabo este proyecto, la NASA convocó a especialistas del Frontier Development Lab, una asociación público-privada, así como del Servicio Geológico y el Departamento de Energía de Estados Unidos. Estos científicos se enfocaron en encontrar “conexiones entre el el viento solar y las interrupciones o perturbaciones geomagnéticas -que causan estragos- observadas en las estaciones terrestres de todo el planeta”.

Tormenta Solar NASA

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Cómo calcula Dagger las tormentas solares

Los expertos que llevan adelante este proyecto comentaron que compararon las predicciones del modelo con las mediciones tomadas durante las tormentas solares de agosto de 2011 y marzo de 2015. Sobre este aspecto: "DAGGER pudo predecir rápidamente y con precisión los impactos de la tormenta en todo el mundo. El modelo puede generar predicciones en menos de un segundo y se actualizan cada minuto. Otros modelos que no utilizaron IA proporcionaron predicciones globales que no fueron oportunas. DAGGER es el primero en combinar el análisis rápido de la IA con mediciones reales del espacio y de todo el mundo para generar predicciones frecuentemente actualizadas que son rápidas y precisas para ubicaciones en todo el mundo".

En un artículo científico publicado en la revista Space Weather, el investigador Vishal Upendran, del Centro Interuniversitario de Astronomía y Astrofísica de India, examinó el modelo DAGGER de la NASA. "Con esta IA, ahora es posible realizar predicciones globales rápidas y precisas e informar decisiones en caso de una tormenta solar, lo que permite minimizar o incluso evitar la devastación en la sociedad moderna", destacó el especialista.

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Según Upendran, una tormenta solar podría ocasionar "una destrucción catastrófica en nuestra sociedad, que depende en gran medida de la tecnología. Por lo tanto, los modelos computacionales que pronostican estos fenómenos a nivel mundial con una amplia perspectiva temporal, alta resolución espacial y frecuencia temporal son cada vez más importantes para realizar una mitigación necesaria y oportuna".

La NASA, en colaboración con otras agencias espaciales de todo el mundo, monitorea las actividades solares las 24 horas del día para anticiparse a cualquier fenómeno espacial de gran magnitud. En estos casos, la agencia analiza la atmósfera, la superficie e incluso el interior de esta estrella. "El riesgo de tormentas geomagnéticas, también conocidas como tormentas solares, y los efectos devastadores en nuestra sociedad están aumentando actualmente a medida que nos acercamos al próximo máximo solar, que se espera que ocurra en algún momento de 2025", predijeron recientemente desde la entidad.

Los investigadores de la NASA destacaron que el modelo DAGGER "podría ser adoptado con asistencia por operadores de redes eléctricas, controladores de satélites, empresas de telecomunicaciones y otros, para aplicar las predicciones a sus necesidades específicas. Dichas advertencias podrían proporcionarles tiempo para tomar medidas y proteger sus activos e infraestructuras de una inminente tormenta solar, como desconectar temporalmente los sistemas sensibles o reubicar los satélites en diferentes órbitas para minimizar los daños. Con modelos como DAGGER, podría haber un día en el que se activen alarmas de tormenta solar en plantas de energía y centros de control de satélites en todo el mundo".

Estas tormentas son originadas al momento de realizarse erupciones en la superficie de esta estrella, lo que libera partículas de alta energía y una nube de plasma que salen despedidas hacia los planetas. Esto puede perturbar masivamente las infraestructuras de la Tierra y sus alrededores