“Surya”, um novo modelo de código aberto para prever o clima solar

A IBM e a NASA revelaram o modelo de código aberto mais avançado para a compreensão de dados de observação solar de alta resolução e a previsão do impacto da atividade solar na Terra e na tecnologia espacial. Chamado de Surya, palavra sânscrita para sol, o modelo representa um avanço significativo na aplicação da IA ​​à interpretação de imagens solares e à pesquisa de previsão do tempo espacial, fornecendo uma ferramenta inovadora para proteger infraestruturas críticas — desde navegação por GPS até redes de energia e telecomunicações — da natureza em constante mudança do sol.

O Sol está a 93 milhões de milhas de distância, mas seu impacto em nossas vidas diárias é imediato e sempre crescente. Explosões solares e ejeções de massa coronal podem desativar satélites, interromper a navegação aérea, causar cortes de energia e representar sérios riscos de radiação para os astronautas. Com a crescente dependência da humanidade da tecnologia espacial e os planos para uma exploração espacial cada vez maior, a previsão precisa do clima solar tornou-se crítica. À medida que a dependência tecnológica da humanidade cresce, também cresce a vulnerabilidade ao clima espacial. De acordo com uma escala de risco sistêmico criada pela Lloyd's , a economia global pode ser exposta a perdas de US$ 2,4 trilhões em cinco anos; a ameaça de uma hipotética tempestade solar levaria a uma perda esperada de US$ 17 bilhões. Eventos solares recentes já demonstraram os riscos, interrompendo serviços de GPS, causando desvios de voos e danificando satélites. Os efeitos dos furacões solares podem causar: danos a satélites, espaçonaves e/ou perigo para astronautas no espaço; perda de hardware de satélite e danos a células e circuitos solares; impacto nas viagens aéreas devido a erros de navegação e potenciais riscos de radiação para tripulações e passageiros; e diminuição da produção de alimentos, já que a agricultura pode ser afetada por interrupções na navegação por GPS. As implicações são tanto acadêmicas quanto operacionais. O novo modelo fornecerá ferramentas para ajudar especialistas a se planejarem para tempestades solares, que podem comprometer a infraestrutura tecnológica da Terra. "Pense neste modelo como uma previsão do tempo para o espaço", disse Juan Bernabe-Moreno, Diretor da IBM Research Europa, Reino Unido e Irlanda. "Assim como nos preparamos para eventos climáticos perigosos, devemos fazer o mesmo para tempestades solares. Surya nos dá uma capacidade sem precedentes de antecipar o que está por vir, e isso não é apenas uma conquista tecnológica, mas um passo crítico para proteger nossa civilização tecnológica do próprio Sol que nos sustenta."

A previsão tradicional do tempo solar depende de visualizações parciais do Sol por satélites, o que historicamente dificulta previsões precisas. O Surya aborda essa limitação típica treinando com o maior conjunto de dados curados de dados observacionais solares de alta resolução. Esse conjunto de dados foi projetado para ajudar pesquisadores a estudar e avaliar melhor tarefas críticas de previsão do tempo espacial. Exemplos dessas tarefas, nas quais o Surya foi testado, incluem previsão de erupções solares, velocidade do vento solar, previsão do espectro ultravioleta solar e o surgimento de regiões ativas no Sol. Em testes iniciais, os pesquisadores relatam uma melhoria de 16% na precisão da classificação de erupções solares, o que eles próprios consideram uma melhoria muito significativa em relação aos métodos anteriores. Além da tarefa de classificação de erupções solares binárias, o Surya foi desenvolvido para prever visualmente erupções solares pela primeira vez , fornecendo uma imagem de alta resolução de onde a erupções é esperada com até duas horas de antecedência. Os desafios técnicos foram enormes. O Surya foi treinado analisando nove anos de dados de observação solar de alta resolução do Observatório de Dinâmica Solar da NASA. Essas imagens solares são dez vezes maiores do que os dados típicos de treinamento de IA e exigem uma solução multiarquitetura personalizada para gerenciar o crescimento da escala, mantendo a eficiência. O resultado é um modelo com resolução espacial sem precedentes, capaz de resolver características solares em escalas e contextos nunca antes capturados em fluxos de trabalho de treinamento de IA em larga escala. "Estamos fazendo avanços incríveis na ciência orientada por dados, incorporando a profunda expertise científica da NASA em nossos modelos de IA mais recentes", disse Kevin Murphy, Diretor de Dados Científicos da sede da NASA em Washington. "Ao desenvolver um modelo básico treinado com base nos dados de física solar da NASA, estamos facilitando a análise das complexidades do comportamento do Sol com velocidade e precisão sem precedentes. Este modelo promove uma compreensão mais ampla de como a atividade solar impacta os sistemas e tecnologias críticos dos quais todos dependemos na Terra." O Surya faz parte de um projeto mais amplo da IBM para adotar abordagens generativas e automatizadas para descobrir, testar e desenvolver algoritmos em escala. O Surya é um exemplo de como a IBM está posicionando a IA não apenas como uma ferramenta, mas como um motor de descoberta científica. Com o lançamento do Surya no Hugging Face, a IBM e a NASA estão democratizando o acesso a ferramentas avançadas para a compreensão e previsão do clima solar e da exploração científica. Pesquisadores em todo o mundo agora podem se basear nessas descobertas para desenvolver aplicações especializadas para suas regiões e setores. Este modelo faz parte de uma colaboração mais ampla entre a IBM e a NASA para usar inteligência artificial na exploração do nosso planeta e do sistema solar. Ele se junta à família Prithvi de modelos principais, que inclui um modelo geoespacial e um modelo meteorológico. No ano passado, a IBM e a NASA lançaram o modelo meteorológico Prithvi no Hugging Face para que cientistas e a comunidade de código aberto pudessem desenvolver projeções meteorológicas e climáticas de curto e longo prazo.