Un algoritmo de Inteligencia Artificial logra anticipar dónde aparecerán regiones activas en el Sol

En un avance revolucionario para la predicción del clima espacial, un equipo de astrofísicos y científicos de datos del Centro COFFIES (Consequence Of Fields and Flows in the Interior and Exterior of the Sun) de la NASA ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático capaz de predecir la aparición de regiones activas en el Sol hasta 12 horas antes de que sean visibles. Este logro, publicado en el Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, podría transformar nuestra capacidad para anticipar tormentas solares que amenazan a los astronautas, satélites y comunicaciones en la Tierra.

“Este vídeo es un ejemplo de lo que los científicos utilizan para analizar la superficie solar. Este intervalo de tiempo en particular registra el campo magnético en la superficie del Sol durante la aparición de la región activa AR11158 en febrero de 2011. La cuadrícula azul resalta un área objetivo en el Sol. Los cuadrados del lado derecho traducen los datos de la cuadrícula objetivo para mostrar polaridades magnéticas opuestas, indicadas por los tonos cálidos y fríos. La primera columna de bloques muestra las áreas objetivo con su resolución original, la columna central muestra los datos como mapas 2D y la columna derecha representa los cambios en la polaridad magnética a lo largo del tiempo como curvas 1D. Al observar estos bloques, los científicos pueden detectar señales de la aparición de regiones activas, como descensos en las ondas acústicas y aumentos en los campos magnéticos.” (Créditos: NASA’s COFFIES DRIVE Science Center/Irina Kitiashvili and Spiridon Kasapis)

El Sol está en constante ‘ebullición’. Concentraciones intensas de campos magnéticos localizados pueden emerger repentinamente a través de su superficie, formando manchas solares. Estas manchas son manifestaciones visibles de regiones activas, los principales motores de eventos extremos del clima espacial, como erupciones solares y eyecciones de masa coronal (CME). Estas erupciones envían ondas de radiación de alta energía y partículas cargadas a través del espacio, creando tormentas que pueden:

  • Amenazar la seguridad de los astronautas.
  • Inutilizar satélites.
  • Interrumpir las comunicaciones en la Tierra.
  • Sobrecargar y destruir las redes de generacion y distribucion eléctrica

En este sentido, predecir cuándo y dónde se producirá una tormenta solar es uno de los grandes desafíos de la meteorología espacial. El equipo de COFFIES, un Centro de Ciencia DRIVE (Diversificar, Realizar, Integrar, Emprender, Educar) de la NASA, ha unido fuerzas con investigadores del Instituto de Tecnología de Nueva Jersey (NJIT), la Universidad de Princeton y el Centro de Investigación Ames de la NASA para desarrollar este modelo innovador. Utilizando datos del Observatorio de Dinámica Solar (SDO) de la NASA y los recursos de supercomputación del Centro Ames, el modelo analiza fluctuaciones en las ondas acústicas causadas por regiones activas cuando aún se están formando bajo la superficie solar y comienzan su ascenso hacia la superficie.

No podemos ver directamente la estructura magnética mientras aún está ascendiendo a través del interior solar. En su lugar, debemos buscar efectos indirectos: cambios muy pequeños en el campo magnético y en el patrón de las ondas acústicas que viajan constantemente a través del Sol — Alexander Kosovichev, coinvestigador de COFFIES en el NJIT.

El modelo utiliza una arquitectura de transformador de ventana deslizante, un sistema especializado de detección temprana que maneja secuencias de datos muy largas. En lugar de analizar toda la actividad en la superficie solar a la vez, como han hecho enfoques anteriores de aprendizaje profundo, este nuevo modelo mueve una “ventana de visualización” de tamaño fijo a lo largo de una línea de tiempo extensa de la actividad solar. Esto permite a los pronósticos predecir ubicaciones aproximadas de manchas solares emergentes, en lugar de depender únicamente del conteo de manchas ya visibles.

El modelo desarrollado presenta los siguientes aspectos generales:

  1. Detección de patrones: El modelo identifica reducciones mínimas en la actividad acústica y el campo magnético del Sol, señales que antes eran difíciles de capturar.
  2. Predicción temprana: Estas reducciones forman patrones que el modelo de IA utiliza para predecir la aparición de regiones activas **varias horas antes de que sean visibles en la superficie solar.
  3. Validación continua: Aunque el modelo aún no está listo para pronósticos en tiempo real, el equipo planea validarlo con muchos más eventos solares conocidos para afinar su precisión.

Quizás lo más interesante de este trabajo sea que la inteligencia artificial no está “viendo” directamente una región activa antes de que aparezca. Está haciendo algo mucho más sutil: aprendiendo a reconocer las huellas indirectas que deja su nacimiento en el comportamiento del interior solar. La IA no sustituye las observaciones físicas del Sol; las combina y las interpreta para descubrir patrones que pueden ser demasiado débiles o complejos para identificar fácilmente mediante métodos tradicionales.

La importancia de predecir el clima espacial

Las manchas solares son manifestaciones visibles de regiones donde existen campos magnéticos intensos. Cuando estas regiones se vuelven inestables, pueden desencadenar algunos de los fenómenos más energéticos del Sistema Solar: llamaradas solares y eyecciones de masa coronal.

Ilustración de partículas solares interactuando con la magnetosfera terrestre . (Créditos: NASA)

Estas explosiones pueden enviar radiación y partículas cargadas hacia el espacio. Si alcanzan la Tierra, pueden provocar tormentas geomagnéticas capaces de afectar satélites, comunicaciones, sistemas de navegación y redes eléctricas. También representan un riesgo para los astronautas que se encuentren fuera de la protección de la magnetosfera terrestre. Por eso, disponer de varias horas adicionales de anticipación podría ser extremadamente valioso.

Uno de los aspectos más prometedores de esta investigación es que una tecnología de este tipo podría complementar las herramientas actuales de predicción del clima espacial. Actualmente, los científicos observan las regiones activas que ya son visibles en el Sol para estimar su potencial de producir llamaradas. Pero una región que todavía se encuentra en proceso de emergencia puede permanecer oculta a la observación directa. La posibilidad de identificar indicios de su aparición antes de que sea visible podría proporcionar información adicional para los sistemas de predicción. NASA señala que esta capacidad podría ser especialmente útil para obtener información complementaria sobre estructuras no visibles del Sol.

Referencias

1.- Tirona, J., Patil, S., Kasapis, S., Dogan, E., Stefan, J., Kitiashvili, I. N., et al. (2026). Forecasting continuum intensity for solar active region emergence prediction using transformers. Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 3, e2025JH001207. https://doi.org/10.1029/2025JH001207

2.- Desiree Apodaca. NASA. Portal web. 14 de agosto de 2026. NASA’s COFFIES Uses AI to Predict Storm-Causing Active Regions on Sun. Disponible en: https://science.nasa.gov/science-research/heliophysics/nasas-coffies-uses-ai-to-predict-storm-causing-active-regions-on-sun/

Tendencia

Descubren la estructura cósmica más grande del universo cercano: La superestructura Quipu.
He aquí un planeta en desintegración con una cola similar a un cometa!
El experimento DESI plantea cuestiones interesantes sobre la Energía Oscura
El telescopio SPHEREx de la NASA entra en operación