IBM y la NASA revelan el modelo fundacional de código abierto más avanzado, diseñado para comprender datos de observación solar de alta resolución y predecir cómo la actividad solar afecta a la Tierra y a la tecnología espacial. Surya, nombre derivado de la palabra sánscrita para Sol, representa un avance significativo en la aplicación de IA para la interpretación de imágenes solares y la investigación de predicción del clima espacial, proporcionando una nueva herramienta para ayudar a proteger recursos e infraestructuras, desde la navegación por GNSS hasta las redes de energía y telecomunicaciones, frente a la naturaleza en constante cambio del Sol.

El Sol puede estar a 151 millones de kilómetros de distancia, pero su impacto en la vida moderna es inmediato y creciente. Las erupciones solares y las eyecciones de masa coronal pueden dañar satélites, interrumpir la navegación aérea, provocar apagones eléctricos y representar serios riesgos de radiación para los astronautas. Con la creciente dependencia de la humanidad de la tecnología espacial y los planes para una exploración más profunda, la predicción precisa del clima solar se ha vuelto esencial.

A medida que aumenta la dependencia tecnológica de la humanidad, también crece nuestra vulnerabilidad al clima espacial. Según un escenario de riesgo sistémico creado por Lloyd’s, la economía global podría enfrentarse a pérdidas de 2,4 billones de dólares en un período de cinco años, con una pérdida estimada de 17 mil millones de dólares debido a la amenaza de una hipotética tormenta solar. Eventos solares recientes ya han demostrado este riesgo, interrumpiendo servicios de GPS, obligando a desvíos de vuelos y dañando satélites.

Los efectos de las tormentas solares pueden causar:

  • Daños a satélites, naves espaciales y/o astronautas que se encuentren fuera de la Tierra.
  • Pérdida de hardware satelital, dañando paneles solares y circuitos.
  • Impacto en los viajes aéreos, debido a errores de navegación y riesgo potencial de radiación para tripulación y pasajeros.
  • Reducción de la producción de alimentos, ya que la agricultura puede verse afectada por la interrupción de la navegación GNSS.

Las implicaciones incluyen tanto la investigación académica como la preparación operativa. El nuevo modelo proporcionará herramientas para ayudar a los especialistas a planificar frente a tormentas solares que pueden interrumpir la infraestructura tecnológica de la Tierra.

“Piénselo como un pronóstico del tiempo para el espacio. Así como trabajamos para prepararnos para eventos meteorológicos peligrosos, necesitamos hacer lo mismo para las tormentas solares. Surya nos da una capacidad sin precedentes para anticipar lo que está por venir y no es solo un logro tecnológico, sino un paso crítico para proteger nuestra civilización tecnológica de la estrella que nos sustenta”, dijo Juan Bernabe-Moreno, director de IBM Research Europe, Reino Unido e Irlanda.

La predicción tradicional del clima solar depende de visualizaciones parciales de la superficie del Sol por satélite, lo que históricamente hace que la predicción precisa sea extremadamente difícil. Surya aborda esta limitación típica al haber sido entrenado con el mayor conjunto de datos de alta resolución jamás curado. Este conjunto de datos fue creado para ayudar a los investigadores a estudiar y evaluar mejor tareas críticas de predicción del clima espacial. Ejemplos de estas tareas, en las que Surya fue probado, incluyen la predicción de erupciones solares, la velocidad de los vientos solares, la predicción de espectros EUV solares y la detección del surgimiento de regiones activas en el Sol.

En las primeras pruebas, los investigadores reportaron una mejora del 16% en la precisión de la clasificación de erupciones solares, lo que calificaron como un progreso muy sustancial frente a métodos anteriores. Además de la tarea de clasificación binaria de erupciones solares, Surya fue creado para predecir visualmente las erupciones solares por primera vez, proporcionando una imagen de alta resolución de dónde se espera que ocurra la erupción con hasta dos horas de antelación.

Los desafíos técnicos fueron enormes. Surya fue entrenado con nueve años de datos de observación solar de alta resolución del Observatorio de Dinámica Solar de la NASA. Estas imágenes solares son 10 veces mayores que los datos típicos de entrenamiento de IA, lo que exigió una solución multiarquitectura personalizada para manejar la escala masiva y, al mismo tiempo, mantener la eficiencia. El resultado es un modelo con resolución espacial sin precedentes que puede identificar características solares en escalas y contextos no capturados previamente en flujos de trabajo de entrenamiento de IA a gran escala.

“Estamos impulsando la ciencia basada en datos al incorporar la profunda experiencia científica de la NASA en modelos de IA de vanguardia. Al desarrollar un modelo fundacional entrenado con los datos heliosfísicos de la NASA, estamos facilitando el análisis de las complejidades del comportamiento del Sol con una velocidad y precisión sin precedentes. Este modelo permite una comprensión más amplia de cómo la actividad solar impacta sistemas y tecnologías críticas de las que todos dependemos aquí en la Tierra”, dijo Kevin Murphy, director de Datos Científicos en la sede de la NASA en Washington.

Surya forma parte de un esfuerzo más amplio de IBM para adoptar enfoques generativos y automatizados que permitan descubrir, probar y desarrollar algoritmos a escala. Surya es un ejemplo de cómo IBM está posicionando la IA no solo como una herramienta, sino como un motor de descubrimientos científicos. Al lanzar Surya en Hugging Face, IBM y la NASA están democratizando el acceso a herramientas avanzadas para comprender y predecir el clima solar y fomentar la exploración científica. Investigadores de todo el mundo ahora pueden aprovechar esta base para desarrollar aplicaciones especializadas para sus regiones e industrias.

Este modelo es parte de una colaboración mayor entre IBM y la NASA para utilizar la tecnología de IA en la exploración de nuestro planeta y del sistema solar. Se une a la familia Prithvi de modelos fundacionales, que incluye un modelo geoespacial y un modelo climático. El año pasado, IBM y la NASA lanzaron el modelo climático Prithvi en Hugging Face para que científicos y la comunidad en general desarrollaran proyecciones climáticas y meteorológicas a corto y largo plazo.

Fuente: IBM

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