Las predicciones de IA habilitadas por la NASA pueden dar tiempo para prepararse para las tormentas solares.
Como una sirena de tornado para tormentas que amenazan la vida en el corazón de 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 espacialmente peligroso. El modelo utiliza la IA para analizar las mediciones del viento solar 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, dijo la NASA.
El Sol arroja constantemente material solar al espacio, tanto en un flujo 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 (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, indicó la NASA.
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 agencia espacial señaló que 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, los investigadores aplicaron un método de inteligencia artificial llamado “aprendizaje profundo”, que entrena a las computadoras para que reconozcan patrones basados en ejemplos anteriores.
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, el modelo de computadora pudo pronosticar de forma rápida y precisa los impactos de la tormenta en todo el mundo. 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.
El código informático del modelo DAGGER es de código abierto y, según la NASA, 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 suenen en las centrales eléctricas y los centros de control de satélites de todo el mundo, al igual que las sirenas de tornado suenan antes de amenazar el clima terrestre en pueblos y ciudades de todo Estados Unidos.
