O sol é mais Mistérios complexos poderiam ser resolvidos em breve graças a inteligência artificial. Em 20 de agosto, IBM e NASA anunciou o lançamento de Surya, um Modelo de fundação para o sol. Tendo sido treinada em grandes conjuntos de dados de atividade solar, essa ferramenta de IA visa aprofundar a compreensão da humanidade sobre o clima solar e prever com precisão explosões solares – explosões de radiação eletromagnética emitidas por nossa estrela que ameaçam ambos os astronautas em orbit. Infraestrutura de comunicações na Terra.
Surya foi treinado com nove anos de dados coletados pelo Observatório Solar Dynamics da NASA (SDO), um instrumento que orbitou o Sol desde 2010, tirando imagens de alta resolução a cada 12 segundos. O SDO captura observações do sol em vários diferentes comprimentos de onda eletromagnética para estimar a temperatura das camadas da estrela. Também faz medidas precisas do campo magnético do sol – dados essenciais para entender como a energia se move através da estrela e para prever tempestades solares.
Historicamente, interpretar essa vasta quantidade de dados diversos e complexos tem sido um desafio para os heliofísicos. Para enfrentar este desafio, IBM diz Que os desenvolvedores de Surya usaram os dados do SDO para criar um gêmeo digital do sol – uma réplica virtual dinâmica da estrela que é atualizada quando novos dados são capturados e que podem ser manipulados e mais facilmente estudados.
O processo começou com a unificação dos vários formatos de dados alimentados no modelo, permitindo que ele os processe de forma consistente. Em seguida, um transformador de visão de longo alcance foi empregado-arquitetura AI que permite uma análise detalhada de imagens de alta resolução e a identificação das relações entre seus componentes, independentemente da distância.
O desempenho do modelo foi otimizado usando um mecanismo chamado Gating Spectral, que reduz o uso da memória em até 5 % filtrando o ruído nos dados, aumentando assim a qualidade das informações processadas.
Previsões mais precisas em menos tempo
Seus desenvolvedores dizem que esse design oferece à Surya uma vantagem significativa: ao contrário de outros algoritmos que exigem rotulagem extensa dos dados que lhes são alimentados, Surya pode aprender diretamente com os dados brutos. Isso permite que ele se adapte rapidamente a diferentes tarefas e forneça resultados confiáveis em menos tempo.
Durante os testes, Surya demonstrou sua versatilidade na integração de dados de outros instrumentos, como o Parker Solar Sonda e o Observatório Solar e Heliosférico (SOHO), duas outras espaçonaves que observam o sol. Surya também provou ser eficaz em várias funções preditivas, incluindo a previsão da atividade de flare e a velocidade do vento solar.
De acordo com a IBM, os modelos de previsão tradicionais só podem prever um flare uma hora de antecedência com base em sinais detectados em regiões específicas do sol. Por outro lado, “Surya forneceu uma vantagem de duas horas usando informações visuais. Pensa-se que o modelo seja o primeiro a fornecer um aviso desse tipo. Nos testes antecipados do modelo, a equipe disse que alcançou uma melhoria de 16 % na precisão da classificação de brilho solar, uma melhoria acentuada em relação aos métodos existentes”, disse a empresa em um declaração.
A NASA enfatiza que, embora o modelo tenha sido projetado para estudar heliofísica, sua arquitetura é adaptável a diferentes campos, da ciência planetária à observação da Terra. “Ao desenvolver um modelo de fundação treinado nos dados de heliofísica da NASA, estamos facilitando a análise das complexidades do comportamento do sol com velocidade e precisão sem precedentes”, disse Kevin Murphy, diretor de ciência de dados da NASA, em um declaração. “Este modelo capacita a compreensão mais ampla de como a atividade solar afeta sistemas e tecnologias críticas nas quais todos confiamos aqui na Terra”.
O risco representado pela atividade solar anormal não é menor. Uma grande tempestade solar pode afetar diretamente as telecomunicações globais, colapsar grades elétricas e perturbar a navegação por GPS, operações de satélite, conexões na Internet e transmissões de rádio.
Andrés Muñoz-Jaramillo, físico solar do Southwest Research Institute em San Antonio, Texas, e cientista principal do projeto, enfatizou que o objetivo de Surya é maximizar o tempo de entrega desses cenários possíveis. “Queremos dar ao Terra o tempo mais longo possível. Nossa esperança é que o modelo tenha aprendido todos os processos críticos por trás da evolução de nossa estrela ao longo do tempo, para que possamos extrair insights acionáveis”.
Esta história apareceu originalmente em Conectado em espanhol e foi traduzido do espanhol.
