MADRID, 16 (EUROPA PRESS)
"La mejor manera de ver los polos solares es obviamente enviar más satélites, pero eso es muy caro", dijo en un comunicado Benoit Tremblay, investigador del Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR) de EEUU. "Al tomar la información que tenemos, podemos usar la IA para crear un observatorio virtual y darnos una idea bastante clara de cómo son los polos por una fracción del costo".
La nueva técnica también ayudará a los investigadores a modelar un sol en 3D. Esto proporcionará una imagen más completa de nuestra estrella más cercana y de cómo su radiación afecta a tecnologías sensibles en la Tierra como los satélites, la red eléctrica y las comunicaciones por radio.
Actualmente, las observaciones del Sol se limitan a lo que ven los satélites, que se limitan principalmente a observar la estrella desde su ecuador. Las observaciones de IA propuestas proporcionan un eslabón perdido, lo que permite a los científicos mejorar nuestra comprensión de la dinámica del Sol y conectar ese conocimiento con lo que sabemos sobre otras estrellas.
Tremblay comenzó a trabajar en este desafío a través del Frontier Development Lab, una asociación público-privada que acelera la investigación de la IA. El evento fue esencialmente una carrera de investigación de ocho semanas que reúne a expertos académicos y de la industria para abordar cuestiones científicas interesantes. Fue asignado a un equipo encargado de explorar si la IA podría usarse para generar nuevas perspectivas del sol a partir de observaciones satelitales disponibles.
Para ello, Tremblay y sus colegas recurrieron a campos de radiación neuronal (NeRF), que son redes neuronales que toman imágenes 2D y las convierten en escenas 3D complejas. Debido a que los NeRF nunca se han utilizado en imágenes de plasma ultravioleta extrema (EUV), un tipo de observación que es útil para estudiar la atmósfera solar y captar erupciones y llamaradas solares, los investigadores tuvieron que adaptar las redes neuronales para que coincidieran con la realidad física del sol. Al resultado lo llamaron Campos de Radiación Neural del Sol, o SuNeRF.
El grupo entrenó a los SuNeRF en una serie temporal de imágenes capturadas por tres satélites de observación EUV que observaban el Sol desde diferentes ángulos. Una vez que la red neuronal pudo reconstruir con precisión el comportamiento pasado del sol en áreas con cobertura satelital, los investigadores tuvieron un modelo 3D de la estrella que podría usarse para aproximarse al aspecto de los polos solares durante ese período de tiempo.
Tremblay fue coautor de un artículo con su equipo internacional, ahora publicado en el servidor de preimpresión arXiv, que detalla su proceso. Si bien el modelo producido por la IA es sólo una aproximación, las novedosas perspectivas proporcionan una herramienta que puede usarse para estudiar el sol e informar futuras misiones solares.
Actualmente, no existen misiones dedicadas a estudiar los polos del sol. Solar Orbiter, una misión de la Agencia Espacial Europea que tomará fotografías en primer plano del sol, volará cerca de los polos y ayudará a validar los SuNeRF, así como a perfeccionar las reconstrucciones de los polos. Mientras tanto, Tremblay y sus colegas investigadores planean utilizar Derecho, la supercomputadora de NSF NCAR, para aumentar la resolución de su modelo, explorar nuevos métodos de inteligencia artificial que puedan mejorar la precisión de sus inferencias y desarrollar un modelo similar para la atmósfera de la Tierra.
"Usar la IA de esta manera nos permite aprovechar la información que tenemos, pero luego separarnos de ella y cambiar la forma en que abordamos la investigación", dijo Tremblay. "La IA cambia rápidamente y estoy emocionado de ver cómo los avances mejoran nuestros modelos y qué más podemos hacer con la IA".
