Investigadores del Instituto de Astronomía de la Universidad de Hawái (IfA) están ayudando a redefinir la forma en que los científicos estudian el Sol. El equipo, liderado por la UH, ha desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede mapear el campo magnético del Sol en tres dimensiones con una precisión sin precedentes, apoyando la investigación vinculada al Telescopio Solar Daniel K. Inouye de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. (NSF), construido y administrado por el Observatorio Solar Nacional (NSO) de la NSF en Haleakalā.
Los hallazgos del equipo se publican en la revista Astrophysical Journal.
«El Sol es la fuente más potente de meteorología espacial que puede afectar la vida cotidiana en la Tierra, especialmente ahora que dependemos tanto de la tecnología», afirmó Kai Yang, investigador postdoctoral del IfA que dirigió el trabajo. «El campo magnético del Sol impulsa eventos explosivos como erupciones solares y eyecciones de masa coronal. Esta nueva técnica nos ayuda a comprender qué desencadena estos eventos y refuerza los pronósticos de meteorología espacial, brindándonos alertas tempranas para proteger los sistemas que usamos a diario».
El campo magnético solar controla las erupciones que pueden interrumpir los satélites, los sistemas de energía y las comunicaciones terrestres. Sin embargo, es difícil medirlo, lo que dificulta la creación de mapas precisos. Los instrumentos pueden mostrar la inclinación del campo, pero no si apunta hacia nosotros o en dirección contraria, como mirar una cuerda de lado y no saber qué extremo está más cerca.
Otro problema es la altura. Cuando los científicos observan el Sol, ven varias capas a la vez, por lo que es difícil determinar la altura real de cada estructura magnética. Las manchas solares complican aún más esta tarea, ya que sus intensos campos magnéticos curvan la superficie hacia abajo, creando una depresión.
Perspectivas impulsadas por IA
Investigadores del IfA colaboraron con el Observatorio Solar Nacional y el Observatorio de Gran Altitud del Centro Nacional de Investigación Atmosférica de la NSF para desarrollar un nuevo sistema de aprendizaje automático que combina datos reales con las leyes básicas de la física. Su algoritmo, el Decodificador de Desambiguación Haleakalā, se basa en una regla simple: los campos magnéticos forman bucles y no comienzan ni terminan. A partir de ahí, la IA puede determinar la verdadera dirección del campo y estimar la altura correcta de cada capa.
El método ha funcionado bien en modelos informáticos detallados del Sol, incluyendo zonas tranquilas, regiones activas brillantes y manchas solares. Su precisión es especialmente útil para interpretar las imágenes de alta resolución del Telescopio Solar Daniel K. Inouye.
«Con esta nueva herramienta de aprendizaje automático, el Telescopio Solar Daniel K. Inouye puede ayudar a los científicos a construir un mapa 3D más preciso del campo magnético solar», afirmó Yang. También revela características relacionadas, como las corrientes eléctricas vectoriales en la atmósfera solar, que anteriormente eran muy difíciles de medir. En conjunto, esto nos proporciona una imagen más clara de los factores que impulsan las potentes erupciones solares.
Perspectivas más claras del Sol
Con estos avances, los investigadores pueden observar el panorama magnético del Sol con mayor precisión y mejorar las predicciones de la actividad solar que impacta la vida en la Tierra.
Con información de The Astrophysical Journal
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