Una IA 'escucha' manchas solares antes de que sean visibles

Un equipo de investigadores desarrolló COFFIES, un sistema basado en aprendizaje automático capaz de detectar manchas solares antes de que puedan observarse visualmente. La herramienta analiza ondas acústicas que viajan por el interior del Sol, interpretando señales que preceden a la formación visible de estas estructuras en la superficie solar.

La técnica aprovecha la heliosismología, disciplina que estudia las vibraciones del Sol de manera similar a como la sismología analiza los terremotos en la Tierra. COFFIES procesa estos datos sonoros y los traduce en predicciones sobre actividad solar emergente, lo que representa un avance significativo respecto a los métodos de observación tradicionales.

La capacidad de anticipar la aparición de manchas solares tiene implicancias prácticas importantes: estas estructuras están asociadas a erupciones y tormentas geomagnéticas que pueden afectar satélites, redes eléctricas y comunicaciones en la Tierra. Contar con mayor tiempo de anticipación permitiría a operadores e instituciones prepararse mejor ante estos eventos.

El desarrollo fue presentado como un ejemplo prometedor de cómo el aprendizaje automático puede potenciar la física solar, combinando grandes volúmenes de datos con modelos predictivos para ampliar los límites de la observación astronómica convencional.