Cuánto tiempo tendría la humanidad para prepararse ante una devastadora tormenta solar, según un modelo de inteligencia artificial de la NASA

La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta con cada vez más presencia en diversos rubros científicos que la utilizan, entre otras cosas, como complemento de la intervención humana. En ese sentido, la Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio (NASA, por sus siglas en inglés) no es la excepción. Recientemente, el organismo elaboró una predicción para conocer cómo, y con cuánto tiempo de anticipación, se podría preparar a la Tierra -y la humanidad- ante una devastadora tormenta solar, que puede provocar consecuencias en los sistemas de comunicación del planeta, entre otros puntos.

“Al igual que una sirena de tornado para tormentas que amenazan la vida en Estados Unidos, un nuevo modelo de computadora que combina inteligencia artificial (IA) y datos satelitales de la NASA podría hacer sonar la alarma sobre un clima espacial peligroso”, introdujeron los expertos de la agencia espacial norteamericana en un comunicado.

Este sistema fue denominado “Perturbación geomagnética de aprendizaje profundo” (DAGGER, por sus siglas en inglés), y uno de los objetivos primordiales que tiene es conocer en qué punto del globo terráqueo y cuándo podría golpear una amenaza espacial de grandes magnitudes.

“El modelo utiliza IA para analizar las mediciones de la nave espacial 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 podría proporcionar el tiempo suficiente para prepararse para estas tormentas y evitar impactos severos en las redes eléctricas y otras infraestructuras críticas”, detallaron desde la NASA.

En segundo lugar, la entidad aeroespacial advirtió: “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”.

Para este proyecto, la NASA convocó a especialistas del Frontier Development Lab -una asociación público-privada-, del Servicio Geológico y del Departamento de Energía de Estados Unidos. De acuerdo a lo informado, estos científicos buscaron “conexiones entre el el viento solar y las interrupciones o perturbaciones geomagnéticas -que causan estragos- observadas en las estaciones terrestres de todo el planeta”.

Posteriormente, con el método de IA denominado “aprendizaje profundo”, lograron reconocer patrones basándose en ejemplos anteriores. “Los desarrolladores de DAGGER compararon las predicciones del modelo con las mediciones realizadas durante las tormentas solares de agosto de 2011 y marzo de 2015″, revelaron.

Y sumaron: “En cada caso, DAGGER pudo pronosticar de manera rápida y precisa los impactos de la tormenta en todo el mundo. El modelo puede producir predicciones en menos de un segundo y las predicciones se actualizan cada minuto. Otros modelos que no usaron IA proporcionaron predicciones globales que no fueron muy oportunas. 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 un artículo científico publicado en la revista Space Weather, el investigador Vishal Upendran, integrante del Centro Interuniversitario de Astronomía y Astrofísica en India, analizó el modelo DAGGER de la NASA. “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”, destacó el especialista.

Para Upendran, una tormenta solar podría provocar “una destrucción catastrófica en nuestra sociedad, que es tecnológicamente dependiente. Por lo tanto, los modelos computacionales para pronosticar estos fenómenos a nivel mundial con un amplio horizonte de pronóstico, alta resolución espacial y cadencia temporal son cada vez más importantes para realizar la mitigación necesaria y oportuna”.

La NASA, junto a otras agencias espaciales del mundo, monitorea las 24 horas del día la actividad del Sol para anticiparse a cualquier fenómeno espacial de magnitud. En estos casos, el organismo analiza con instrumentos especiales la atmósfera, la superficie e, incluso, el interior de esta gran estrella. “El riesgo de tormentas geomagnéticas (NdeR: también llamadas tormentas solares) y efectos devastadores en nuestra sociedad está aumentando actualmente, a medida que nos acercamos al próximo máximo solar: se trata de un pico en el ciclo de actividad de 11 años del Sol, que se espera que llegue en algún momento del año 2025″, predijeron desde la entidad recientemente.

Los investigadores de la NASA valoraron que el modelo DAGGER “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. Con modelos como DAGGER, algún día podría haber sirenas de tormenta solar que hagan sonar una alarma en las centrales eléctricas y los centros de control de satélites de todo el mundo”.

Las tormentas solares se producen durante erupciones en la superficie de esta estrella, que libera partículas de alta energía y una nube de plasma que salen despedidas hacia los planetas y pueden perturbar masivamente las infraestructuras de la Tierra y sus alrededores.

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