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| Muchos soles: esta imagen tomada por el Observatorio de la Dinámica Solar muestra el Sol en siete longitudes de onda EUV diferentes (franjas de colores) e información sobre el campo magnético (franja en escala de grises). Los agujeros coronales se indican con líneas de contorno rojas. (Cortesía: Jarolim et al. 2021) |
Detección de agujeros coronales multicanal con redes neuronales convolucionales
Un equipo internacional de investigación ha demostrado que la inteligencia artificial puede utilizarse para detectar agujeros coronales en la atmósfera superior del Sol. Robert Jarolim, de la Universidad de Graz (Austria), Tatiana Podladchikova, de Skoltech (Rusia), y sus colegas han demostrado una gran coincidencia entre los agujeros identificados por su red neuronal convolucional y los detectados manualmente por los astrónomos. El sistema podría conducir a una previsión más fiable de los fenómenos meteorológicos espaciales perturbadores y a una mejor comprensión de la compleja evolución del Sol.
Cuando se observan en las longitudes de onda del ultravioleta extremo (EUV), pueden aparecer agujeros en la corona del Sol, su atmósfera superior. Estos agujeros son más fríos y menos densos que el material circundante en la corona y comprenden muchos embudos magnéticos de menor escala. Estos embudos tienen sus raíces en lo más profundo del Sol, en la fotosfera que irradia luz de la estrella, y se extienden hasta el espacio interplanetario. A lo largo de estas líneas de campo magnético, el plasma solar se acelera rápidamente lejos del Sol, produciendo un viento solar de alta velocidad que puede desencadenar potentes tormentas geomagnéticas al interactuar con la magnetosfera de la Tierra.
En la actualidad, las formas, tamaños y ubicaciones de los agujeros coronales deben identificarse manualmente en las imágenes EUV recogidas por los telescopios espaciales. Se trata de un proceso difícil, tanto por las fuertes variaciones en el brillo de la corona a lo largo del ciclo de actividad de 11 años del Sol, como porque los agujeros coronales pueden ser difíciles de diferenciar de otras características oscuras, como los filamentos solares.
Mapas en tiempo real
Para subsanar estas deficiencias, el equipo de Jarolim ha desarrollado una nueva red neuronal artificial llamada CHRONNOS, que puede ser entrenada para reconocer los límites de los agujeros coronales en imágenes tomadas en diferentes longitudes de onda EUV. Además, puede distinguir las estructuras de los mapas en tiempo real del campo magnético del Sol. Al comparar estas imágenes, el algoritmo de inteligencia artificial puede identificar los límites de los agujeros coronales por sus intensidades, formas y propiedades del campo magnético.
Tras entrenar la red neuronal, el equipo la utilizó para estudiar 1.700 imágenes EUV y de campo magnético del Sol, tomadas por el Observatorio de Dinámica Solar de la NASA entre noviembre de 2010 y diciembre de 2016. De los 261 agujeros coronales identificados manualmente por los astrónomos en las imágenes, CHRONNOS detectó 256, lo que supone una tasa de éxito del 98,1%. Además, aunque la red neuronal obtuvo los mejores resultados cuando se combinó la información de todas las imágenes EUV y magnéticas, los agujeros coronales también pudieron identificarse solo a partir de los mapas de campo magnético, que son mucho más difíciles de analizar para los humanos.
Los resultados mostraron que CHRONNOS podía proporcionar detecciones fiables de agujeros coronales, independientemente del nivel de actividad solar. En escalas de tiempo más cortas, de días y semanas, el modelo superó incluso el rendimiento humano en su consistencia y fiabilidad. Mediante futuras mejoras, el equipo de Jarolim espera que su modelo pueda proporcionar pronto a las organizaciones que gestionan las infraestructuras eléctricas y de telecomunicaciones mejores avisos de las tormentas geomagnéticas dañinas. CHRONNOS también podría ayudar a los astrónomos a conocer mejor la evolución a largo plazo del complejo y siempre dinámico campo magnético del Sol.
La investigación se describe en un artículo que se publicará en Astronomy and Astrophysics y el vídeo siguiente es una representación animada de los agujeros coronales detectados por el sistema en las observaciones solares realizadas durante un periodo de casi 11 años.