As famosas auroras boreais e austrais são o lado bonito da história, porém as tempestades solares também são capazes de derrubar satélites de comunicação, atrapalhar sinais de GPS — que são usados até na agricultura, aqui no Brasil — e até fritar transformadores de redes elétricas.
O grande desafio sempre foi prever esses eventos com alguma antecedência. A maioria das previsões atuais é feita praticamente em cima da hora, quando o evento já está acontecendo ou prestes a acontecer. Mas essa realidade pode estar mudando. Pesquisadores do New Jersey Institute of Technology (NJIT) publicaram um estudo no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation descrevendo o EarlyDetect, um modelo de inteligência artificial que detecta os sinais precursores de tempestades solares, em média, 9,24 horas antes de eles se tornarem visíveis na superfície do Sol.
O enigma das regiões ativas
Para entender a façanha, é preciso conhecer um pouco do Sol. Nossa estrela tem um campo magnético fortíssimo, e é nele — mais especificamente nas chamadas regiões ativas — que as tempestades solares nascem. Essas regiões estão frequentemente associadas às manchas solares, aquelas manchas escuras que os astrônomos observam há séculos. O Sol passa por ciclos de atividade de aproximadamente 11 anos, e nos picos desse ciclo, as tempestades ficam mais frequentes. O problema é que essas estruturas começam a se formar debaixo da superfície visível do Sol, onde não conseguimos enxergar diretamente a estrutura magnética.
Por isso, os cientistas usam técnicas de heliosismologia, que analisam as ondas acústicas que percorrem o interior do Sol, de forma parecida com as ondas sísmicas que usamos para estudar o interior da Terra. “Em vez disso, procuramos mudanças muito pequenas no campo magnético e no padrão dessas ondas. É como detectar uma leve mudança de ritmo dentro de uma orquestra muito barulhenta”, explicou o Dr. Alexander Kosovichev, professor de Física do NJIT e coautor do estudo. Ou seja, o EarlyDetect analisa o equivalente a uma “música” que o Sol emite, tentando perceber quando a batida começa a acelerar.
O mesmo motor do ChatGPT, só que mirando o Sol
Uma das partes mais interessantes da pesquisa é a tecnologia utilizada. O EarlyDetect é baseado na arquitetura Transformer, o mesmo modelo que está por trás de ferramentas como o ChatGPT e o Gemini. A diferença é que, em vez de aprender a linguagem humana, o modelo foi treinado com dados de observação solar — uma aplicação criativa que mostra como as ferramentas de IA podem ir muito além de gerar texto.
Os pesquisadores alimentaram a IA com informações do Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), instrumento a bordo do Solar Dynamics Observatory (SDO) da NASA. Depois do treinamento, o modelo foi liberado para observar regiões ativas que ele não tinha visto durante a fase de aprendizado. Resultado: o EarlyDetect conseguiu prever a formação das regiões ativas com antecedência média de 9,24 horas. Nove horas pode parecer pouco, mas em clima espacial esse tempo é uma eternidade. É o suficiente, por exemplo, para colocar satélites em modo de segurança, proteger sistemas de energia e até desviar rotas de voos comerciais que passam perto dos polos.
Por que isso é tão importante?
Quando a gente pensa em tempestade solar, o primeiro exemplo que vem à mente é o famoso Evento Carrington, de 1859. Essa erupção solar foi tão intensa que auroras foram observadas em todo o planeta, incluindo regiões tropicais onde esse fenômeno é raríssimo. Na época, as redes de telégrafo globais derreteram: operadores levaram choques elétricos, máquinas continuaram funcionando mesmo desconectadas da energia e até papel de telégrafo pegou fogo.
Os pesquisadores estimam que os flares do evento tenham liberado energia equivalente a 10 bilhões de bombas atômicas. Só que, naquela época, a humanidade nem sonhava em depender de satélites e internet. Hoje, um evento do mesmo tipo teria consequências catastróficas para GPS, telefonia, transmissão de dados e infraestrutura elétrica. Sem contar os riscos à saúde: astronautas fora da Estação Espacial Internacional estariam expostos a níveis perigosos de radiação, e tripulações de voos comerciais em rotas polares também entrariam nessa lista. Ou seja, o clima espacial não é só um problema de satélite — é uma questão de segurança.
O futuro da previsão espacial
A Dra. Mengjia Xu, professora de ciência de dados do NJIT e investigadora principal do projeto, acredita que a área ainda tem muito a crescer. “Machine learning não tem sido amplamente aplicado à previsão de atividade solar até agora. Nosso trabalho mostra que modelos avançados podem abrir novas possibilidades para a previsão do clima espacial no futuro”, disse. É uma declaração animadora, principalmente para quem acompanha tecnologia e astronomia.
Com o EarlyDetect, estamos diante de um daqueles avanços que parecem pequenos, mas representam uma mudança de paradigma. Quem sabe, daqui a alguns anos, o celular emita um alerta dizendo: “Tempestade solar a caminho. Proteja seus equipamentos”. Até lá, fica a torcida e o olhar para o céu. E, como diria um certo mestre Jedi: que a Força esteja com vocês — ou, neste caso, com os satélites e com a nossa rede elétrica.
Fonte: UniverseToday