El primer modelo básico de IA de heliofísica entrenado con datos de observación solar de alta resolución ofrece información sobre la superficie dinámica del Sol, lo que ayuda a planificar el clima solar que puede alterar la tecnología en la Tierra y en el espacio.Disponible abiertamente en Hugging Face, el modelo fue creado para acelerar el descubrimiento científico y democratizar la IA para la comunidad global de investigación y tecnología.Los investigadores también publican el conjunto de datos heliofísicos curados más grande conocido para avanzar en la investigación del clima espacial basada en datos.
IBM (NYSE: IBM ) y la NASA presentaron hoy el modelo de base de código abierto más avanzado, diseñado para comprender datos de observación solar de alta resolución y predecir cómo la actividad solar afecta la tecnología terrestre y espacial. Surya, llamado así por la palabra sánscrita que designa al Sol, representa un avance significativo en la aplicación de la IA a la interpretación de imágenes solares y la investigación en predicción del clima espacial, proporcionando una herramienta innovadora para ayudar a proteger todo, desde la navegación GPS hasta las redes eléctricas y las telecomunicaciones, de la naturaleza siempre cambiante del Sol.
El Sol puede estar a 150 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 destruir satélites, interrumpir la navegación aérea, provocar apagones y representar graves riesgos de radiación para los astronautas. Con la creciente dependencia de la humanidad de la tecnología espacial y los planes para una exploración espacial más profunda, la predicción precisa del clima solar se ha vuelto crucial.
A medida que aumenta la dependencia tecnológica de la humanidad, también aumenta nuestra vulnerabilidad al clima espacial. Según un escenario de riesgo sistémico creado por Lloyd’s , la economía mundial podría verse expuesta a pérdidas de 2,4 billones de dólares en un período de cinco años, con una pérdida prevista de 17 000 millones de dólares por la amenaza de una hipotética tormenta solar. Recientes eventos solares¹ ya han demostrado el riesgo, interrumpiendo los servicios GPS, forzando desvíos de vuelos y dañando satélites. Los efectos de las tormentas solares pueden causar:
- Daños a satélites, naves espaciales y/o astronautas estacionados fuera de la Tierra
- Pérdida de hardware satelital, daños en paneles solares y circuitos.
- Impacto en los viajes aéreos, debido a errores de navegación y riesgo potencial de radiación para la tripulación y los pasajeros de la aerolínea
- La producción de alimentos se reduce debido a que la agricultura puede verse afectada por la interrupción de la navegación GPS.
Las implicaciones incluyen tanto la investigación académica como la preparación operativa. El nuevo modelo proporcionará herramientas para ayudar a los expertos a planificar ante tormentas solares, que pueden perturbar la infraestructura tecnológica de la Tierra.
«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».
La predicción meteorológica solar tradicional se basa en imágenes satelitales parciales de la superficie solar, lo que históricamente ha dificultado enormemente la precisión de los pronósticos. Surya aborda esta limitación habitual entrenándose con el mayor conjunto de datos heliofísicos de alta resolución y seleccionados . Este conjunto de datos está diseñado para ayudar a los investigadores a estudiar y evaluar mejor las tareas críticas de predicción meteorológica espacial. Ejemplos de estas tareas, en las que Surya se ha probado, incluyen la predicción de erupciones solares, la velocidad de los vientos solares, la predicción de espectros solares de UVE y la aparición de regiones activas en el Sol.
En las primeras pruebas, los investigadores informaron haber logrado una mejora del 16 % en la precisión de la clasificación de erupciones solares, lo que representa una mejora sustancial en comparación con métodos anteriores. Además de la tarea de clasificación binaria de erupciones solares, Surya está diseñado para predecir visualmente erupciones solares por primera vez, proporcionando una imagen de alta resolución del lugar donde se prevé que ocurra la erupción con hasta dos horas de antelación.
Los desafíos técnicos fueron inmensos. Surya se entrenó con nueve años de datos de observación solar de alta resolución del Observatorio de Dinámica Solar de la NASA. Estas imágenes solares son diez veces más grandes que los datos de entrenamiento de IA habituales, lo que requiere una solución multiarquitectura personalizada para gestionar la escala masiva manteniendo la eficiencia. El resultado es un modelo con una resolución espacial sin precedentes que puede resolver características solares a 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 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 en Washington . «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 forma parte de un esfuerzo más amplio de IBM para adoptar enfoques generativos y automatizados que permitan descubrir, probar y desarrollar algoritmos a gran escala. Surya es un ejemplo de cómo IBM está posicionando la IA no solo como una herramienta, sino como un motor del descubrimiento científico. Al lanzar Surya en Hugging Face , IBM y la NASA están democratizando el acceso a herramientas avanzadas para comprender y pronosticar el clima solar y la exploración científica. Investigadores de todo el mundo pueden ahora aprovechar esta base para desarrollar aplicaciones especializadas para sus regiones e industrias.
Este modelo forma parte de una colaboración más amplia entre IBM y la NASA para utilizar tecnología de IA para explorar nuestro planeta y sistema solar. Se une a la familia de modelos básicos Prithvi , que incluye un modelo geoespacial y un modelo meteorológico. El año pasado, IBM y la NASA publicaron el modelo meteorológico Prithvi en Hugging Face para que los científicos y la comunidad en general desarrollaran proyecciones meteorológicas y climáticas a corto y largo plazo.
IBM News. Traducido al español
