Inteligência artificial prevê atividade solar quase nove horas antes de aparecer

Sábado 15 - 12:15

Pesquisadores do New Jersey Institute of Technology desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial capaz de detectar os primeiros sinais de regiões ativas emergentes no Sol, potencialmente fornecendo um aviso várias horas antes que essas regiões se tornem visíveis.

Conhecido como EarlyDetect, o sistema foi desenvolvido por uma equipe de pesquisa que trabalhou com várias universidades e instituições científicas dos EUA. O estudo, publicado no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, utilizou observações coletadas pelo Solar Dynamics Observatory da NASA para treinar o modelo a reconhecer mudanças sutis associadas ao desenvolvimento da atividade solar.

Regiões ativas são áreas de intensa atividade magnética no Sol onde manchas solares podem se formar e poderosas erupções solares podem se originar. Detectar essas regiões em um estágio inicial poderia melhorar a capacidade dos cientistas de antecipar períodos de atividade solar aumentada e avaliar riscos potenciais de clima espacial.

Em vez de se basear apenas em mudanças visíveis na superfície solar, o EarlyDetect analisa ondas acústicas que viajam através do Sol. Os pesquisadores descobriram que campos magnéticos emergentes podem deixar assinaturas extremamente sutis nessas ondas, permitindo que a inteligência artificial identifique padrões que são difíceis de detectar apenas por observação convencional.

O modelo utiliza uma arquitetura baseada em Transformer, um tipo de tecnologia de inteligência artificial que também se tornou amplamente conhecida através de grandes modelos de linguagem. Neste caso, no entanto, o sistema foi treinado para interpretar observações solares em vez de linguagem humana.

Durante o desenvolvimento, os pesquisadores encontraram um problema inesperado envolvendo uma técnica de redução de ruído projetada para remover sinais irrelevantes dos dados. Em vez de melhorar o sistema, o processo de filtragem às vezes eliminou os sinais muito fracos que continham informações valiosas sobre a atividade solar futura.

Após modificar a abordagem, os pesquisadores treinaram o EarlyDetect com observações solares reais e o testaram contra regiões ativas previamente não vistas. O modelo conseguiu prever o surgimento de regiões ativas aproximadamente 9,24 horas de antecedência em média, superando abordagens anteriores.

Os pesquisadores acreditam que a tecnologia pode eventualmente contribuir para previsões de clima espacial mais eficazes. A forte atividade solar pode afetar satélites, comunicações via rádio, sistemas de navegação e infraestrutura elétrica na Terra, tornando os avisos antecipados potencialmente valiosos para operadores de sistemas críticos.

No entanto, o EarlyDetect ainda não é um sistema de previsão totalmente operacional. O modelo ainda pode gerar falsos alarmes ou previsões atrasadas, e identificar uma região ativa emergente não significa necessariamente que uma erupção solar ocorrerá.

A equipe de pesquisa, portanto, continua a refinar a tecnologia e melhorar sua confiabilidade. Para apoiar mais trabalhos científicos, os pesquisadores também disponibilizaram o conjunto de dados SolARED e desenvolveram uma plataforma interativa conhecida como SAR Portal, permitindo que pesquisadores em inteligência artificial e física solar explorem as observações e testem novos métodos de previsão.

O desenvolvimento do EarlyDetect ilustra como a inteligência artificial está cada vez mais sendo combinada com a ciência espacial para identificar padrões que podem ser difíceis de detectar por métodos tradicionais. Se sua precisão puder ser ainda mais aprimorada, tais sistemas podem se tornar um componente importante dos esforços futuros para monitorar e prever a atividade solar.