🔬 Un equipo de NASA COFFIES desarrolló un modelo de aprendizaje automático que puede anticipar hasta con 12 horas de margen cuándo aflorarán regiones activas en el Sol. El sistema busca cambios tenues en ondas acústicas y campos magnéticos antes de que esas zonas formen manchas solares visibles. Esto podría dar más tiempo para vigilar el clima espacial.
Las regiones activas son el origen principal de episodios graves de clima espacial, como llamaradas solares y eyecciones de masa coronal. Estas erupciones envían radiación y partículas cargadas por el espacio, con riesgos para astronautas, satélites y comunicaciones por radio en la Tierra.
Con datos del Observatorio de Dinámica Solar y supercomputación de NASA Ames, el equipo buscó pequeñas caídas en la actividad acústica solar y en el campo magnético. Su arquitectura de «ventana deslizante» revisa datos recientes sin perder patrones de una serie larga, y apunta a prever también dónde surgirían las manchas. El trabajo se publicó en Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.
Los pronósticos operativos actuales observan regiones ya visibles para estimar la probabilidad de llamaradas. Este enfoque intenta detectar sus señales precursoras antes de que lleguen a la superficie.
✅ Anticipar zonas con potencial de actividad solar podría aportar apoyo extra a las misiones de NASA y a la vigilancia del clima espacial. El modelo aún no sirve para pronósticos operativos en tiempo real: el equipo debe validarlo con muchos más eventos solares conocidos y ajustar su desempeño.
