• IBM y NASA lanzan Surya, el primer modelo fundacional de código abierto para la física solar.
  • Surya utiliza nueve años de datos de la NASA para predecir erupciones solares con hasta dos horas de antelación.
  • El modelo ha demostrado una mejora del 16% en la precisión de la clasificación de llamaradas solares.

IBM y la NASA han desarrollado conjuntamente Surya, un innovador modelo de inteligencia artificial diseñado para predecir erupciones solares. Este avance busca mitigar el impacto de las tormentas solares, que tienen el potencial de colapsar la tecnología terrestre, desde satélites hasta redes eléctricas. El modelo, cuyo nombre proviene de la palabra sánscrita para el Sol, ha sido entrenado para analizar y prever la actividad solar, incluyendo las llamaradas y tormentas que pueden afectar a los sistemas de navegación y las comunicaciones.

El proyecto se enmarca en la creciente dependencia de la tecnología espacial y la necesidad de comprender mejor los complejos procesos físicos del Sol. Surya procesa nueve años de imágenes de alta resolución capturadas por el Observatorio de Dinámica Solar de la NASA, utilizando un transformador de visión de largo alcance con compuerta espectral para gestionar la ingente cantidad de datos. Los investigadores esperan que el modelo ofrezca predicciones visuales de alta resolución hasta dos horas antes de que ocurran las erupciones, duplicando el tiempo de reacción de los métodos tradicionales.

La colaboración entre IBM y NASA se basa en trabajos previos en modelos de IA para la predicción del clima y la Tierra, como el modelo Prithvi. Con Surya, el objetivo es crear un "gemelo digital" del Sol que permita a los científicos obtener información procesable sobre la evolución de nuestra estrella. Si bien Surya representa un avance significativo, los científicos advierten que la predicción de la actividad solar sigue siendo un desafío debido a los procesos aún poco comprendidos. El modelo se presenta como un puente para ayudar a los científicos a trabajar de manera más efectiva con grandes volúmenes de datos, mejorando la anticipación de amenazas solares.