Las tormentas solares pueden parecer algo lejano, como si solo afectaran a satélites perdidos en el espacio profundo. Sin embargo, su impacto llega directamente a nuestra vida diaria: pueden dañar redes eléctricas, interferir con sistemas de navegación por GPS y afectar el funcionamiento de satélites de comunicación. Un evento solar extremo incluso puede generar apagones masivos, como lo advirtió la NASA tras varios episodios recientes.
El problema es que anticipar estas tormentas no es fácil. El viento solar, esa corriente de partículas cargadas que emite el Sol de forma continua, cambia de velocidad y dirección de manera poco predecible. Cuando se acelera repentinamente, puede generar alteraciones importantes en el campo magnético terrestre. Hasta ahora, las herramientas disponibles para predecir estos eventos ofrecían un margen de anticipación limitado y con un nivel de precisión insuficiente.
Un modelo de IA entrenado con imágenes del Sol
Investigadores de NYU Abu Dhabi han dado un gran paso en este campo al desarrollar un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir la velocidad del viento solar con hasta cuatro días de anticipación y una mejora del 45% en la precisión respecto a los modelos operativos actuales.
El equipo, liderado por el investigador Dattaraj Dhuri junto con Shravan Hanasoge, construyó una red neuronal entrenada con imágenes en ultravioleta del Sol obtenidas por el Observatorio de Dinámica Solar de la NASA. Estas imágenes de alta resolución permiten identificar patrones complejos en la actividad solar que los modelos tradicionales, basados en física y estadísticas clásicas, no pueden detectar con facilidad.
A diferencia de los modelos de lenguaje como ChatGPT, esta IA no analiza texto, sino que interpreta imágenes, como si fuera un meteorólogo que estudia mapas satelitales para anticipar una tormenta, pero a escala solar. El sistema aprende a reconocer estructuras y zonas activas en la superficie solar que están relacionadas con aceleraciones del viento solar.
Ventajas frente a modelos anteriores
El nuevo modelo también se ha comparado con otros enfoques previos basados en IA, y los supera con una mejora del 20% en la precisión. Esto lo convierte en el más efectivo hasta la fecha en este campo específico.
Esta capacidad predictiva es clave porque permite actuar con tiempo. Por ejemplo, se pueden poner en «modo seguro» los satélites, reorganizar rutas de aviones polares o reforzar las protecciones de redes eléctricas vulnerables. Como destacó Dhuri, este tipo de avances fortalece nuestras defensas frente a eventos que pueden interrumpir sistemas críticos de los que depende la sociedad moderna.
Por qué importa tanto anticipar tormentas solares
En 2022, una tormenta solar provocó que 40 satélites Starlink de SpaceX se perdieran al quedar fuera de órbita. Estos satélites no estaban diseñados para soportar el aumento de fricción generado por el cambio en la atmósfera superior debido al viento solar acelerado. Es un ejemplo claro de lo que puede suceder cuando no se cuenta con avisos a tiempo.
Los sistemas de telecomunicaciones, los dispositivos de navegación aérea, los satélites meteorológicos e incluso la distribución eléctrica terrestre son vulnerables a este tipo de eventos. Cuanto antes se puedan predecir, mayor será la posibilidad de mitigar daños.
Cómo se construyó el modelo
El modelo de NYU Abu Dhabi utiliza una arquitectura del tipo encoder-decoder multimodal, técnica común en proyectos de visión por computadora, donde se procesan datos visuales para generar una salida predictiva. En este caso, el «encoder» analiza las imágenes del Sol, extrayendo patrones y características significativas, mientras que el «decoder» traduce esa información en una estimación de la velocidad del viento solar en el punto L1, una zona entre la Tierra y el Sol clave para monitoreo espacial.
El entrenamiento se realizó con años de registros históricos y observaciones solares, combinando inteligencia artificial con datos de calidad científica. Es una sinergia entre el conocimiento humano acumulado y la capacidad de la máquina para detectar correlaciones no evidentes.
Una señal del futuro de la ciencia espacial
Este trabajo no solo representa un avance práctico, sino también una muestra de cómo la inteligencia artificial está transformando la investigación en astrofísica y ciencias espaciales. El centro de investigación CASS de NYU Abu Dhabi, donde se ha desarrollado este proyecto, forma parte de una red de más de 90 laboratorios que han producido miles de publicaciones reconocidas internacionalmente.
La incorporación de la IA en la observación solar no reemplaza el trabajo de los científicos, sino que lo potencia. Como una lupa inteligente, permite ver con más claridad y anticiparse a fenómenos que, hasta ahora, eran casi impredecibles.
