Ya hay suficientes problemas en este planeta como para que no necesitemos que vengan nuevos problemas del sol. Desafortunadamente, aún no podemos destruir esta estrella despiadada, así que estamos a su merced. Pero la NASA, al menos, pronto podrá informarnos cuándo una de sus llamaradas asesinas va a desorganizar nuestros sistemas terrestres.
Comprender y predecir el clima espacial es una gran parte del trabajo de la NASA. No hay aire allí arriba, por lo que nadie puede oírte gritar: «¡Vaya, qué tal esta radiación!» En consecuencia, confiamos en un conjunto de satélites para detectar y transmitir estos datos importantes para nosotros.
Una de esas medidas es el viento solar, «una corriente implacable de material del sol». ¡Incluso la NASA no puede encontrar nada bueno que decir al respecto! Normalmente, esta corriente es absorbida o disipada por nuestra magnetosfera, pero si hay una tormenta solar, puede ser lo suficientemente intensa como para abrumar las defensas locales.
Cuando esto sucede, puede hacer que la electrónica se estropee, ya que estas partículas cargadas pueden voltear bits o interrumpir la memoria volátil como la RAM y el almacenamiento de estado sólido. La NASA relata que incluso las estaciones de telégrafo no eran seguras y explotaron durante la tormenta solar más grande registrada, el Evento Carrington de 1859.
Si bien no podemos evitar que ocurran estos eventos estelares, podríamos prepararnos mejor para ellos si supiéramos que se avecinan. Pero, por lo general, cuando lo sabemos, básicamente ya están aquí. Pero, ¿cómo podemos predecir eventos tan poco frecuentes y caóticos?
Vista del satélite SOHO de la NASA abrumado durante una tormenta solar de 2003. Créditos de imagen: NASA
Un proyecto conjunto entre la NASA, el Servicio Geológico de EE. UU. y el Departamento de Energía en el Laboratorio de Desarrollo Fronterizo ha estado investigando este problema, y la respuesta es exactamente lo que esperarías: aprendizaje automático.
El equipo recopiló datos sobre erupciones solares de múltiples satélites que monitorean el sol, así como de estaciones terrestres que observan interrupciones geomagnéticas (llamadas perturbaciones), como las que afectan la tecnología. El modelo de aprendizaje profundo que diseñaron identificó patrones sobre cómo el primero conduce al segundo, y llamaron al sistema resultante DAGGER: Deep leArninGGeomagnético pmirtuRbación
Sí, es un tramo. Pero parece funcionar.
Utilizando las tormentas geomagnéticas que golpearon la Tierra en 2011 y 2015 como datos de prueba, el equipo descubrió que DAGGER podía pronosticar sus efectos de manera rápida y precisa en todo el mundo. Esto combina las fortalezas de los enfoques anteriores y evita sus desventajas. Como lo expresó la NASA:
Los modelos de predicción anteriores han utilizado IA para producir pronósticos geomagnéticos locales para ubicaciones específicas en la Tierra. 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.
Puede pasar un poco antes de que reciba una alerta solar en su teléfono que le indique que se detenga o su automóvil podría dejar de funcionar (esto en realidad no sucederá… probablemente), pero podría marcar una gran diferencia cuando sabemos que hay una infraestructura vulnerable que podría apagarse repentinamente. ¡Una advertencia de unos minutos es mejor que nada!
Puede leer el artículo que describe el modelo DAGGER, que, por cierto, es de código abierto, en este número de la revista Space Weather.