Um novo modelo de inteligência artificial, EarlyDetect, é capaz de identificar os primeiros sinais de formação de regiões ativas solares, em média, 9,24 horas antes de seu aparecimento na superfície visível do Sol.
O desenvolvimento foi conduzido por pesquisadores do New Jersey Institute of Technology (NJIT), da Princeton University e do NASA’s Ames Research Centre. O sistema analisa mudanças nas ondas acústicas e no campo magnético do Sol usando dados do observatório NASA Solar Dynamics Observatory (SDO).
Regiões ativas são zonas de intensa atividade magnética onde surgem manchas solares e podem se formar erupções ou ejeções de massa coronal. Sua origem começa abaixo da superfície visível, e a observação direta é difícil.
O EarlyDetect usa uma arquitetura baseada em transformadores, que processa sequências de mapas horários de potência acústica e medições do campo magnético do instrumento Helioseismic and Magnetic Imager a bordo do SDO.
Nos testes, o modelo superou transformadores comuns e métodos anteriores. Curiosamente, a tentativa de filtrar oscilações "extras" reduziu a precisão: eram justamente nesses sinais fracos que estavam as informações sobre os estágios mais iniciais da formação.
O modelo ainda é experimental. Ele não consegue prever se a região detectada levará a uma erupção ou ejeção, e pode gerar falsos positivos.
Os pesquisadores publicaram o conjunto de dados Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) e um portal interativo, o Solar Active Region Portal, para que outros cientistas possam testar novas abordagens de previsão.
A detecção precoce de regiões ativas, no futuro, dará a operadores de satélites, provedores de comunicação e redes de energia horas adicionais para se prepararem para possíveis interrupções. Mas, antes do uso operacional, será necessário testar em um número muito maior de eventos.
Será que o EarlyDetect poderá, no futuro, se tornar parte de um sistema real de alerta de clima espacial?
