IBM y la NASA unen sus fuerzas para lanzar el modelo de inteligencia artificial llamado Surya para pronosticar tormentas

El sistema, basado en imágenes del Observatorio de Dinámica Solar de la NASA, ofrece una nueva capacidad para predecir el impacto de la actividad solar en satélites, redes eléctricas, comunicaciones y sistemas de navegación.

La importancia de predecir el tiempo espacial en nuestras vidas

El Sol, aunque se encuentra a 150 millones de kilómetros de distancia, influye directamente en la vida moderna. Las erupciones solares y las eyecciones de masa coronal pueden inutilizar satélites, interrumpir las operaciones de vuelo, causar apagones y poner en peligro a los astronautas. Con la creciente dependencia global de la infraestructura espacial, la predicción precisa del tiempo solar se ha vuelto esencial.

Estudios del sector estiman que una tormenta solar severa podría exponer la economía mundial a pérdidas de 2,4 billones de dólares en cinco años. Las perturbaciones solares recientes ya han dañado satélites, obligado a aeronaves a desviarse y afectado los servicios de GPS. Los riesgos abarcan desde el hardware de las naves espaciales hasta la agricultura, cuya producción depende de sistemas GPS fiables.

"Piensen en esto como un pronóstico meteorológico para el espacio", afirmó Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research Europe, Reino Unido e Irlanda. "Al igual que nos preparamos para fenómenos meteorológicos peligrosos, debemos hacer lo mismo con las tormentas solares. Surya nos brinda una capacidad sin precedentes para anticipar lo que se avecina y no es solo un logro tecnológico, sino un paso crucial para proteger nuestra civilización tecnológica de la estrella que nos sustenta".

NASA e IBM se unen para mejores pronósticos

A diferencia de los métodos de predicción tradicionales, que se basan en imágenes limitadas de la superficie solar, Surya aprovecha el mayor conjunto de datos heliofísicos seleccionados. El modelo ya ha demostrado una mejora del 16 % en la precisión de la clasificación de erupciones solares y, por primera vez, proporciona pronósticos de alta resolución que indican con precisión dónde aparecerán las erupciones hasta con dos horas de antelación.

La NASA contribuyó con nueve años de imágenes solares de alta resolución para el entrenamiento, lo que obligó a IBM a desarrollar arquitecturas especializadas para procesar conjuntos de datos diez veces mayores que los utilizados en la IA convencional. Esto permite a Surya resolver las características solares a escalas previamente inaccesibles en el entrenamiento de modelos a gran escala.

"Estamos impulsando la ciencia basada en datos al integrar la profunda experiencia científica de la NASA en modelos de IA de vanguardia", declaró Kevin Murphy, director de datos científicos de la sede de la NASA. "Al desarrollar un modelo base basado en datos heliofísicos de la NASA, facilitamos el análisis de las complejidades del comportamiento del Sol con una velocidad y precisión sin precedentes. Este modelo facilita una comprensión más amplia de cómo la actividad solar impacta los sistemas y tecnologías críticos de los que todos dependemos aquí en la Tierra".

Surya se une a la familia de modelos de IA Prithvi de IBM y la NASA, que incluye versiones anteriores para análisis climático y geoespacial. Al publicar Surya en Hugging Face, las organizaciones buscan democratizar el acceso para investigadores globales, posibilitando nuevas aplicaciones en la predicción de tormentas solares y la ciencia espacial en general.

Referencia

Rajkumar Hajra et al 2024 ApJ 974 264. DOI 10.3847/1538-4357/ad7462