Los eventos solares extremos, como las erupciones solares y las eyecciones de masa coronal, no solo afectan a los satélites o las estaciones espaciales. También pueden alterar redes eléctricas, sistemas de navegación, telecomunicaciones y hasta el funcionamiento de Internet. Todo esto está impulsado por un protagonista invisible y escurridizo: el campo magnético del Sol. Comprender cómo se forma, evoluciona y se comporta este campo es fundamental para anticipar estos eventos y minimizar su impacto en la Tierra.
Pero hasta ahora, observarlo en detalle era como intentar deducir la forma de un tornado mirando solo su sombra. Las herramientas tradicionales ofrecían información parcial, limitada a una especie de fotografía en dos dimensiones, sin profundidad ni dirección clara. Esa barrera ha comenzado a superarse gracias a un nuevo enfoque basado en inteligencia artificial, desarrollado por un equipo de la Universidad de Hawái en Mānoa.
Una mirada tridimensional al magnetismo solar
El equipo del Instituto de Astronomía (IfA) ha creado un sistema de aprendizaje automático que permite reconstruir con gran precisión el campo magnético solar en tres dimensiones. Esta herramienta se integra con los datos obtenidos por el telescopio solar Daniel K. Inouye, ubicado en el observatorio de Haleakalā y considerado el más potente de su tipo en el mundo.
La innovación parte de un problema básico pero crucial: al observar el Sol desde la Tierra, los instrumentos detectan cómo se inclina el campo magnético en distintas zonas, pero no si apunta hacia nosotros o en sentido contrario. Es como ver una cuerda desde un costado sin saber cuál de sus extremos está más cerca. A eso se suma otra dificultad: las observaciones recogen varias capas solares al mismo tiempo, como si se vieran distintas páginas superpuestas de un libro. Determinar la altura real de cada estructura magnética se vuelve un rompecabezas a tres niveles.
El Haleakalā Disambiguation Decoder: una IA con reglas físicas
Para resolver estos enigmas, el equipo desarrolló el algoritmo Haleakalā Disambiguation Decoder, una red de inteligencia artificial entrenada no solo con datos observacionales, sino también con leyes físicas. Una de las reglas clave que utiliza es que las líneas de campo magnético no tienen principio ni fin, siempre forman lazos o bucles cerrados.
A partir de esa premisa, la IA logra deducir la dirección correcta de cada línea de campo y, más importante, estimar la altitud en que se encuentra cada una. Esto permite generar un modelo tridimensional fidedigno del campo magnético solar, superando las imprecisiones de los enfoques anteriores.
El sistema fue puesto a prueba en simulaciones de distintas regiones solares: zonas tranquilas, regiones activas brillantes y zonas con manchas solares. Su rendimiento fue consistentemente alto, ofreciendo resultados más claros y detallados que las técnicas tradicionales.
La importancia de las manchas solares en este modelo
Uno de los retos más complejos es interpretar los datos de las manchas solares, regiones oscuras con campos magnéticos intensos que deforman la superficie del Sol. Estas manchas generan depresiones como si se empujara hacia abajo una membrana elástica, haciendo difícil saber cuánta profundidad hay realmente.
Gracias a su capacidad para distinguir entre capas y direcciones, la nueva IA puede descifrar mejor estas zonas complejas. Con esto, se obtiene una representación más precisa de los lugares donde se originan muchas de las erupciones solares más potentes.
Una herramienta clave para prever el clima espacial
Este avance no es meramente teórico. Al ofrecer una descripción más precisa de cómo se comporta el campo magnético solar, permite entender mejor qué causa las tormentas solares y cómo evolucionan antes de impactar la Tierra. Como explicó Kai Yang, investigador principal del proyecto, el nuevo modelo podría anticipar mejor estos eventos y contribuir a generar alertas más tempranas para proteger los sistemas tecnológicos que usamos todos los días.
El telescopio Inouye, al captar imágenes de alta resolución del Sol, se beneficia enormemente de esta herramienta. La IA no solo interpreta las estructuras magnéticas con más claridad, sino que también permite visualizar otros fenómenos relacionados, como las corrientes eléctricas vectoriales que fluyen por la atmósfera solar, algo que hasta ahora era difícil de medir con precisión.
Fusión de datos y física: una alianza prometedora
Este proyecto representa un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede ir más allá de patrones estadísticos y convertirse en una herramienta científica rigurosa cuando se alimenta con principios físicos. No se trata solo de entrenar algoritmos con grandes cantidades de datos, sino de incorporar conocimientos fundamentales sobre el funcionamiento del universo para guiar sus inferencias.
La colaboración entre el Instituto de Astronomía de la Universidad de Hawái, el Observatorio Solar Nacional (NSO) y el High Altitude Observatory del Centro Nacional de Investigación Atmosférica muestra el potencial de unir la ciencia de datos con la astrofísica para resolver problemas complejos.
Perspectivas futuras y aplicaciones
Los resultados del estudio, publicados en la revista Astrophysical Journal, sientan las bases para mejorar las predicciones del clima espacial y proteger infraestructuras críticas frente a eventos solares extremos. Con el tiempo, herramientas como esta podrían integrarse a sistemas de monitoreo en tiempo real, generando mapas 3D del Sol que funcionen casi como radares meteorológicos para el espacio.
En un futuro no tan lejano, esta tecnología podría incluso ayudar en misiones espaciales tripuladas, permitiendo anticipar con más precisión los riesgos por radiación solar, algo vital para la exploración lunar o marciana.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí