Los científicos están recurriendo a inteligencia artificial (IA) para ver los polos del Sol, o al menos producir una suposición fundamentada de cómo podrían verse los polos solares, ya que nunca antes habían sido observados.
Una visualización de cómo las imágenes de satélite 2D se transforman en escenas 3D que proporcionan perspectivas del Sol nunca antes vistas. Crédito de la imagen: UCAR
«La mejor manera de ver los polos solares es obviamente enviar más satélites, pero eso es muy caro», dijo Benoit Tremblay, investigador del Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR) de la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos (NSF). «Al tomar la información que tenemos, podemos usar la IA para crear un observatorio virtual y darnos una idea bastante clara de cómo son los polos por una fracción del costo».
La nueva técnica también ayudará a los investigadores a modelar un Sol en 3D. Esto proporcionará una imagen más completa de nuestra estrella más cercana y de cómo su radiación afecta a tecnologías sensibles en la Tierra como los satélites, la red eléctrica y las comunicaciones por radio.
Actualmente, las observaciones del Sol se limitan a lo que ven los satélites, que se limitan principalmente a observar la estrella desde su ecuador. Las observaciones de IA propuestas proporcionan un eslabón perdido, lo que permite a los científicos mejorar nuestra comprensión de la dinámica del Sol y conectar ese conocimiento con lo que sabemos sobre otras estrellas.
Una imagen completa inferida del Polo Sur Solar. Crédito de la imagen: NCAR/UCAR
Tremblay comenzó a trabajar en este desafío a través del Frontier Development Lab, una asociación público-privada que acelera la investigación de la IA.
El evento fue esencialmente una carrera de investigación de ocho semanas que reúne a expertos académicos y de la industria para abordar cuestiones científicas interesantes. Fue asignado a un equipo encargado de explorar si la IA podría usarse para generar nuevas perspectivas del Sol a partir de observaciones satelitales disponibles.
Para ello, Tremblay y sus colegas recurrieron a los campos de radiación neuronal (NeRF), que son redes neuronales que toman imágenes 2D y las convierten en escenas 3D complejas.
Debido a que los NeRF nunca se han utilizado en imágenes de plasma ultravioleta extrema (EUV), un tipo de observación que es útil para estudiar la atmósfera solar y captar erupciones y llamaradas solares, los investigadores tuvieron que adaptar las redes neuronales para que coincidieran con la realidad física del Sol. Al resultado lo llamaron Campos de Radiación Neural del Sol, o SuNeRF.
El grupo entrenó a los SuNeRF en una serie temporal de imágenes capturadas por tres satélites de observación EUV que observaban el Sol desde diferentes ángulos. Una vez que la red neuronal pudo reconstruir con precisión el comportamiento pasado del Sol en áreas con cobertura satelital, los investigadores tuvieron un modelo 3D de la estrella que podría usarse para aproximarse al aspecto de los polos solares durante ese período de tiempo.
Tremblay fue coautor de un artículo con su equipo internacional que detalla su proceso y la importancia de su trabajo. Si bien el modelo producido por la IA es sólo una aproximación, las novedosas perspectivas aún proporcionan una herramienta que puede usarse para estudiar el Sol e informar futuras misiones solares.
Actualmente, no existen misiones dedicadas a estudiar los polos del Sol. Solar Orbiter, una misión de la Agencia Espacial Europea que tomará fotografías en primer plano del Sol, volará cerca de los polos y ayudará a validar los SuNeRF, así como a perfeccionar las reconstrucciones de los polos.
Mientras tanto, Tremblay y sus colegas investigadores planean utilizar Derecho, la supercomputadora de NSF NCAR, para aumentar la resolución de su modelo, explorar nuevos métodos de inteligencia artificial que puedan mejorar la precisión de sus inferencias y desarrollar un modelo similar para la atmósfera de la Tierra.
«Usar la IA de esta manera nos permite aprovechar la información que tenemos, pero luego separarnos de ella y cambiar la forma en que abordamos la investigación», dijo Tremblay. «La IA cambia rápidamente y estoy emocionado de ver cómo los avances mejoran nuestros modelos y qué más podemos hacer con la IA».
Acerca de la investigación:
Título: “SuNeRF: Validación de una reconstrucción global 3D de la corona solar utilizando imágenes EUV simuladas”
Autores: Kyriaki-Margarita Bintsi, Robert Jarolim, Benoit Tremblay, Miraflor Santos, Anna Jungbluth, James Paul Mason, Sairam Sundaresan, Angelos Vourlidas, Cooper Downs, Ronald M. Caplan, Andrew Munoz-Jaramillo
Actas: Taller de Aprendizaje Automático y Ciencias Físicas, NeurIPS 2022
Escrito por Audrey Merket
Fuente: VOLAR
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