Inteligência artificial ajudará a encontrar "buracos" no Sol

Uma equipe internacional de cientistas desenvolveu uma rede neural capaz de identificar corretamente buracos coronais a partir de imagens coletadas por instrumentos de observação, como o Solar Dynamics Observatory (SDO). Se tudo correr como o esperado, este será um grande passo para que os pesquisadores finalmente possam compreender ciclo de atividade solar e fazer previsões do clima espacial.

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Prever corretamente o clima espacial daria aos cientistas a possibilidade de dizer, com semanas de antecedência, quando ocorrerá uma tempestade solar perigosa para os componentes eletrônicos na órbita terrestre, tais como satélites de comunicação, geolocalização, e computadores de bordo na Estação Espacial Internacional.

Para criar a rede neural, a equipe usou cerca de 1.700 imagens capturadas por sondas no intervalo de tempo entre 2010 e 2017. Nas imagens, feitas em diferentes comprimentos de onda, há uma série de características importantes para a compreensão da atividade solar, mas os cientistas estavam focados na identificação correta de algo bem específico: as regiões escuras estendidas, chamadas de orifícios coronais.

Essas regiões acontecem quando as partículas de plasma escapam pelo campo magnético da superfície solar para o espaço interplanetário, deixando um “buraco” na corona. As partículas que escapam formam as correntes de vento solar que viajam em alta velocidade em direção aos planetas, incluindo a Terra. Quando isso ocorre, o campo magnético terrestre nos protege de boa parte dessas partículas, mas se o vento solar for muito intenso, pode ocorrer uma tempestade geomagnética potencialmente perigosa.

A aparência e localização desses buracos no Sol variam de acordo com a atividade solar, que por sua vez alterna entre períodos chamados mínimo solar e máximo solar, dentro de ciclos de 11 anos. Analisar o formato e o local onde os orifícios se formam fornece informações importantes sobre o estágio do Sol a longo prazo. Mas há muitas imagens para se analisar, e a tendência é aumentar a quantidade de dados. É aí que entra a nova rede neural.

Em um artigo, os autores descrevem essa rede, chamada CHRONNOS (Coronal Hole RecOgnition Neural Network Over multi-Spectral-data), criada para detectar os orifícios coronais “com base em sua intensidade, forma e propriedades do campo magnético, que são os mesmos critérios que um observador humano considera”, disse Robert Jarolim, principal autor do estudo. De acordo com a equipe, a rede neural identificou corretamente os buracos solares em 98% dos casos.

Uma das boas notícias desse estudo é que os autores examinaram a detecção dos orifícios coronais com base em mapas de campo magnético, nos quais os buracos não podem ser identificados por olhos humanos, mas a IA aprendeu a perceber as características de um orifício nesses mapas. O artigo foi aprovado para publicação no Astronomy & Astrophysics.

Fonte: Space Daily