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Um novo modelo de inteligência artificial desenvolvido por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Nova Jersey (NJIT), nos Estados Unidos, consegue detectar sinais sutis de regiões ativas do Sol com quase 9 horas de antecedência, prevendo quando elas surgirão na superfície. A tecnologia foi apresentada em um artigo publicado recentemente.
Denominado EarlyDetect, o modelo aprimora o trabalho de identificação de mudanças nas áreas onde surgem as manchas solares, como detalha o estudo que saiu no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation. Em tais locais podem ocorrer, posteriormente, fenômenos como erupções solares e ejeções de massa coronal que causam interferências na Terra dependendo da intensidade.
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Procurando efeitos indiretos
Como as regiões ativas do Sol começam a se formar abaixo da superfície visível da estrela, os cientistas só visualizam as manchas solares quando elas já se formaram. Dessa forma, os autores do estudo precisaram recorrer às assinaturas em ondas acústicas deixadas à medida que o campo magnético se eleva no interior solar.
- Na técnica desenvolvida por eles, a IA analisa mapas de potência acústica e medições do campo magnético a cada hora, nos dados fornecidos pelo Observatório de Dinâmica Solar da NASA;
- O trabalho do EarlyDetect é encontrar padrões associados a uma região ativa emergente, o que os pesquisadores compararam a “detectar uma ligeira mudança de ritmo em uma orquestra muito ruidosa”;
- Durante o desenvolvimento do sistema, eles descobriram que a técnica de filtragem inicial apagava as oscilações mais sutis, justamente o que procuravam, e precisaram realizar reajustes;
- Com o mecanismo devidamente calibrado, a IA identificou os sinais precursores das manchas solares com 9,24 horas de antecedência em seu melhor desempenho, tempo valioso para o preparo em relação aos efeitos das tempestades solares.
“Esse alerta antecipado poderia permitir que empresas de comunicação via satélite ou empresas de distribuição de energia se preparassem e potencialmente mitigassem os danos causados por tempestades solares”, apontou o pesquisador da NJIT e líder do estudo, Jonas Tirona, destacando a previsão com antecedência que o EarlyDetect fornece.
Apesar dos resultados promissores, o modelo ainda não faz previsões em tempo real. Treinando com base em eventos de emergência conhecidos, o recurso também pode apresentar alarmes falsos ocasionais e previsões tardias, exigindo alguns aprimoramentos, como ressalta a pesquisa.
Há cerca de 14 mil anos, a Terra foi atingida pelo maior fenômeno do tipo já registrado. Confira mais informações nesta matéria.