Científicos usan inteligencia artificial para interpretar el latido acústico del Sol y predecir tormentas solares
Investigadores de la Universidad de Sheffield han desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de decodificar las ondas sonoras del Sol, conocidas como modos p, para predecir períodos de alta actividad solar que pueden interrumpir satélites y redes eléctricas. El estudio, publicado en Solar Physics y liderado por la doctora Rekha Jain, analiza treinta años de datos acústicos para anticipar cuándo estas ondas alcanzarán la fase tranquila del ciclo solar actual de once años.
Un equipo de científicos ha logrado utilizar aprendizaje automático para interpretar las vibraciones acústicas del Sol, abriendo una nueva vía para predecir tormentas solares que afectan directamente la tecnología terrestre, según un estudio publicado en Solar Physics.
El ciclo solar es un período aproximado de once años durante el cual la actividad magnética del Sol aumenta y disminuye, según explica la Universidad de Sheffield. El ciclo comienza relativamente tranquilo, pero a medida que avanza, el campo magnético se vuelve más agresivo, provocando un aumento en el número de manchas solares, erupciones solares y eyecciones de masa coronal. Estas erupciones pueden interrumpir satélites y redes eléctricas, teniendo un impacto directo en la tecnología de comunicaciones.
Las vibraciones de sonido o presión, conocidas como modos p, se miden en la superficie del Sol, según la investigación. Son importantes para los científicos porque pueden viajar profundamente hacia el interior del Sol y regresar, trayendo información desde el interior durante el ciclo solar.
Los científicos solares han estado observando estas ondas sonoras durante décadas para mapear la estructura interna del Sol, de manera similar a como los sismólogos usan terremotos para estudiar el interior de la Tierra, según la Universidad de Sheffield. Estas ondas también siguen el ciclo solar, lo que significa que su tono cambia con el ritmo de actividad de once años del Sol.
El estudio liderado por la doctora Rekha Jain demuestra que el modelo de inteligencia artificial puede decodificar los modos p. De la misma manera que un médico usa ondas sonoras para ver dentro del cuerpo humano, los modos p permiten a los científicos ver el interior del Sol, según la investigación. Al examinar treinta años de datos de modos p, los investigadores han predicho cuándo el tono de estas ondas alcanzará la fase tranquila en el ciclo solar actual.
"El Sol gobierna más que la luz del día; impulsa y da forma a la vida en la Tierra. Al usar aprendizaje automático para escuchar el latido acústico del Sol, estamos tratando de rastrear los impulsores de energía que se mueven desde el interior profundo hacia la superficie y más allá, creando un vínculo mucho más claro entre el interior del Sol y las perturbaciones solares que pueden interrumpir satélites y redes eléctricas", dijo la doctora Rekha Jain.
Pronosticar estas ondas ayudará a los investigadores a proporcionar un indicador independiente para anticipar períodos de alta actividad solar conectados con los cambios del campo magnético ocultos bajo su superficie, según el estudio. Esto convierte a la heliosismología, el estudio de las ondas solares, en una nueva herramienta dentro del campo más amplio de la investigación del clima espacial.
La heliosismología combina física solar, magnetohidrodinámica, aprendizaje automático y ciencia atmosférica para predecir y mitigar los efectos de la actividad solar en la tecnología y la sociedad humana, según la Universidad de Sheffield.
Al comprender las propiedades de las ondas en el Sol, los investigadores están ayudando a construir la base para un futuro donde la naturaleza del Sol pueda predecirse mejor, según concluye el estudio. Esta investigación representa un avance significativo en la capacidad de anticipar eventos solares que podrían tener consecuencias prácticas para infraestructuras críticas en la Tierra, desde sistemas de comunicación satelital hasta redes de distribución eléctrica.
