A casi 150 millones de kilómetros de la Tierra, el Sol es al mismo tiempo la fuente de vida de nuestro planeta y una amenaza latente para nuestras infraestructuras tecnológicas. Sus explosiones de energía —llamaradas solares y eyecciones de masa coronal— pueden desatar verdaderas tormentas solares capaces de interrumpir sistemas de navegación, derribar satélites, dañar redes eléctricas y exponer a los astronautas a altos niveles de radiación.
La predicción de estos fenómenos ha sido durante décadas un desafío para la heliofísica. Ahora, un nuevo modelo de IA ‘open source’ desarrollado por NASA e IBM, bautizado como ‘Surya’ (la palabra para «Sol» en el antiguo lenguaje sánscrito), promete marcar un antes y un después en nuestra capacidad de anticipar y mitigar los efectos del clima espacial.
El reto de predecir al Sol
Los científicos saben identificar las condiciones que favorecen la aparición de llamaradas solares, pero determinar el momento exacto y la intensidad de una erupción es sumamente complejo. A diferencia de la meteorología terrestre, donde los sistemas de observación y predicción están más desarrollados, en el caso del Sol los procesos subyacentes siguen siendo, en gran parte, un misterio.
Cada erupción solar puede representar desde una molestia menor —apagones momentáneos en comunicaciones de radio— hasta un evento catastrófico: una supertormenta solar que provoque fallos masivos en satélites, en la red eléctrica global y en los sistemas de posicionamiento por GPS. Según estimaciones, un evento de esta magnitud podría ocasionar pérdidas de billones de dólares a nivel mundial.
Surya: un modelo de IA aplicado al Sol
Surya no es un sistema de predicción tradicional, sino un modelo de IA entrenado directamente con nueve años de observaciones del Solar Dynamics Observatory (SDO), el satélite de NASA que desde 2010 observa al Sol sin interrupción.
El SDO ha acumulado una base de datos sin precedentes: imágenes de altísima resolución capturadas cada 12 segundos en distintos rangos del espectro electromagnético, junto con mediciones de campos magnéticos solares. En total, hablamos de más de 250 terabytes de datos que reflejan un ciclo solar completo.
Surya fue entrenado con esta información utilizando arquitecturas avanzadas de inteligencia artificial, entre ellas transformers de visión de largo alcance con mecanismos de atención especializados para manejar la complejidad y el tamaño de las imágenes solares. A diferencia de los modelos de IA tradicionales que requieren datos etiquetados, Surya aprende directamente de los datos sin procesar, lo que le permite adaptarse a nuevas tareas sin necesidad de volver a entrenarse.
Ciencia abierta mediante IA libre
Uno de los aspectos más relevantes del proyecto es su carácter abierto y colaborativo. El modelo y sus datos están disponibles en plataformas como Hugging Face y GitHub, junto con un conjunto complementario de benchmarks llamado SuryaBench, pensado para que investigadores de todo el mundo desarrollen puedan desarrollar nuevas aplicaciones.
NASA e IBM destacan que esta iniciativa se enmarca dentro de un esfuerzo más amplio por democratizar el acceso a herramientas de inteligencia artificial aplicada a la ciencia, siguiendo el ejemplo de los modelos previos de la familia Prithvi, orientados al análisis del clima y la geografía terrestre.
Predicciones con horas de ventaja
Los resultados iniciales de Surya son prometedores: ha demostrado ser capaz de predecir erupciones solares hasta dos horas antes de que ocurran, generando además visualizaciones sobre su forma, localización e intensidad. Esto supone el doble de tiempo de anticipación respecto a los métodos actuales y una mejora del 16 % en precisión frente a los sistemas anteriores.
Aunque dos horas puedan parecer poco, en el ámbito del clima espacial cada minuto cuenta: los operadores de satélites pueden ajustar órbitas, los controladores de redes eléctricas tomar medidas preventivas y las tripulaciones espaciales buscar refugio en módulos blindados de radiación.
Más allá de las tormentas solares
El potencial de Surya va mucho más allá de las predicciones inmediatas. Su arquitectura permite explorar múltiples aplicaciones científicas:
- Seguimiento de regiones activas del Sol, donde se originan la mayoría de las tormentas solares.
- Predicción de la velocidad del viento solar, que afecta directamente a la magnetosfera terrestre.
- Estudio de la estructura magnética de la corona, uno de los grandes enigmas de la heliofísica.
- Integración de datos de otras misiones solares, como la Parker Solar Probe (NASA) o SOHO (NASA-ESA), para enriquecer las predicciones.
Además, al ser un modelo generalista, Surya podría servir de puente hacia nuevas áreas de investigación: desde entender cómo el clima espacial influye en fenómenos atmosféricos terrestres —como tormentas eléctricas— hasta desarrollar modelos análogos para otros planetas o estrellas.
Además, como resume Juan Bernabé-Moreno, investigador de IBM y líder del proyecto: «El Sol es nuestro laboratorio para entender otras estrella». Cada avance en la predicción de su comportamiento no solo nos protege de posibles catástrofes tecnológicas, sino que también amplía nuestro conocimiento sobre los procesos fundamentales que rigen el universo.
Vía | IBM
Imagen | Marcos Merino mediante IA
–
La noticia
Todos podemos predecir ya tormentas solares: la NASA ha liberado su propio modelo de IA ‘open source’
fue publicada originalmente en
Genbeta
por
Marcos Merino
.
