Los enigmas más complejos del Sol pronto podrían resolverse gracias a la inteligencia artificial (IA). IBM y la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio de Estados Unidos (NASA) anunciaron el lanzamiento de Surya, un modelo de inteligencia artificial (IA) fundamental creado para profundizar en la comprensión del clima solar y anticipar con alta precisión las erupciones solares que amenazan tanto a los astronautas en órbita como a las infraestructuras de comunicación en la Tierra.
El sistema fue entrenado con nueve años de información recabada por el Observatorio de Dinámica Solar (SDO, por sus siglas en inglés) de la NASA. Desde 2010, este instrumento orbita alrededor del Sol y cada 12 segundos captura imágenes en alta resolución que permiten observar la estrella en distintas longitudes de onda para estimar la temperatura de sus capas. Además, realiza mediciones exactas del campo magnético, un dato esencial para comprender cómo se desplaza la energía en el astro y anticipar tormentas solares.
Una investigación relaciona el aumento de la temperatura de la Tierra durante los picos de actividad del Sol con una mayor actividad sísmica en la superficie. 
La interpretación de esta ingente cantidad de datos ha sido un reto constante para la heliofísica, debido a su diversidad y complejidad. Para enfrentar este desafío, los desarrolladores de Surya transformaron la información del SDO en un gemelo digital del Sol, capaz de adaptarse a múltiples escenarios científicos, según IBM.
El proceso comenzó con la unificación de los distintos formatos de datos, lo que permitió que el modelo los procesara de manera consistente. Luego, se empleó un transformador de visión de largo alcance, una arquitectura de IA que posibilita el análisis detallado de imágenes de muy alta resolución y la identificación de relaciones entre sus componentes, sin importar la distancia entre ellos.
El rendimiento del modelo se optimizó gracias a un mecanismo denominado puerta espectral, que reduce hasta en un 5% el uso de memoria al filtrar el ruido presente en los datos, incrementando así la calidad de la información procesada.
Predecir tormentas solares con mayor precisión y en menos tiempo
Esta arquitectura otorga a Surya una ventaja significativa: a diferencia de otros algoritmos que requieren un etiquetado exhaustivo, puede aprender directamente de los datos sin procesar. Esa capacidad le permite adaptarse con rapidez a distintas tareas y entregar resultados confiables en menor tiempo.
Durante las pruebas, Surya mostró su versatilidad al integrar datos procedentes de otros instrumentos, como la sonda solar Parker y el Observatorio Solar y Heliosférico (SOHO). Asimismo, se comprobó su eficacia en diversas funciones predictivas, entre ellas la actividad de erupciones y la velocidad del viento solar.
De acuerdo con IBM, los modelos tradicionales de predicción solo permiten anticipar una erupción con una hora de antelación a partir de señales detectadas en zonas específicas del Sol. En contraste, “Surya ofreció una ventaja de dos horas utilizando información visual. Se considera que es el primer modelo capaz de emitir una advertencia de este tipo. En sus pruebas iniciales, el equipo registró una mejora del 16% en la precisión para clasificar erupciones solares, un avance considerable respecto a los métodos existentes”, detalló la compañía.
Surya está disponible desde hoy en Hugging Face, GitHub y a través de la biblioteca TerraTorch de IBM. La NASA subraya que, aunque el modelo fue diseñado para estudiar la heliofísica, su arquitectura es adaptable a distintos campos, desde la ciencia planetaria hasta la observación de la Tierra.
Kevin Murphy, director de datos científicos de la agencia, explicó: “Al desarrollar un modelo base entrenado con datos solares, facilitamos el análisis de la complejidad del comportamiento de nuestra estrella con una velocidad y precisión sin precedentes. Esto abre la puerta a una mejor comprensión del impacto de la actividad solar en los sistemas y tecnologías de los que depende nuestra vida cotidiana”.
El riesgo no es menor. Una tormenta solar de gran magnitud podría afectar de manera directa las telecomunicaciones globales. Entre las consecuencias destacan la interferencia electromagnética, el colapso de redes eléctricas y alteraciones en la ionósfera, lo que afectaría sistemas tan vitales para el mundo moderno como la navegación GPS, las operaciones satelitales, las conexiones a internet y las transmisiones de radio.
Andrés Muñoz-Jaramillo, físico solar del SouthWest Research Institute y científico principal del proyecto, enfatizó que el propósito de Surya es maximizar el tiempo de anticipación a estos posibles escenarios. “Nuestro objetivo es darle a la Tierra la mayor ventana posible de preparación. Esperamos que el modelo haya aprendido los procesos fundamentales detrás de la evolución del Sol a lo largo del tiempo para que podamos obtener información verdaderamente útil”.
