Un observatorio de inteligencia artificial pionero en observar... ¡los polos solares!

El fenómeno de la inteligencia artificial también ha llegado a la astronomía. Si recientemente te mostrábamos cómo serías nuestros vecinos de los planetas del Sistema Solar gracias a esta inteligencia ahora los científicos están recurriendo a ella para ver los polos del Sol, o al menos hacer una estimación de cómo podrían ser, ya que nunca se han observado antes.   

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"La mejor manera de ver los polos solares es, obviamente, enviar más satélites, pero eso es muy caro", explica Benoit Tremblay, investigador y coautor del artículo del Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR) de la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) de Estados Unidos. "Tomando la información que disponemos, podemos utilizar la IA para crear un observatorio virtual y hacernos una idea bastante aproximada del aspecto de los polos por una fracción del coste".   

Objetivo: el Sol 

Una visualización de cómo las imágenes de satélite en 2D se transforman en escenas en 3D que ofrecen perspectivas nunca vistas del Sol // Crédito: NCAR & UCAR

Esta nueva técnica que se plantea 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. 

En la actualidad, las observaciones del Sol se limitan a lo que ven los satélites, que se limitan principalmente a ver la estrella desde su ecuador. Las observaciones de IA propuestas constituyen un eslabón perdido que permitirá a los científicos mejorar la comprensión de la dinámica del Sol y conectar ese conocimiento con lo que sabemos de otras estrellas. 

Los SuNeRF 

Una imagen completa inferida del Polo Sur Solar // Crédito: NCAR & UCAR

Tremblay empezó a trabajar en este reto a través del Frontier Development Lab, una asociación público-privada que acelera la investigación en IA. Se trataba esencialmente de un sprint de investigación de ocho semanas que reúne a expertos del mundo académico y de la industria para abordar cuestiones científicas interesantes. Se le asignó a un equipo encargado de explorar si la IA podía utilizarse para generar nuevas perspectivas del Sol a partir de las observaciones por satélite disponibles. 

Para ello, Tremblay y sus colegas recurrieron a los Neural Radiance Fields (NeRF), redes neuronales que toman imágenes 2D y las convierten en complejas escenas 3D. Dado que los NeRF nunca se habían utilizado en imágenes de plasma en el ultravioleta extremo (EUV), un tipo de observación útil para estudiar la atmósfera solar y captar erupciones y llamaradas solares, los investigadores tuvieron que adaptar las redes neuronales para que se ajustaran a la realidad física del Sol. Llamaron al resultado Sun Neural Radiance Fields, o SuNeRFs.  

Vídeo: SPI3S - Sobrevuelo de SuNeRF en el Sistema Solar // Crédito: NCAR & UCAR

El grupo entrenó los SuNeRF con una serie temporal de imágenes captadas por tres satélites de observación EUV que observaban el Sol desde distintos ángulos. Una vez que la red neuronal fue capaz de reconstruir con precisión el comportamiento pasado del Sol en las zonas con cobertura satelital, los investigadores dispusieron de un modelo tridimensional de la estrella que podía utilizarse para aproximar el aspecto de los polos solares durante ese periodo de tiempo. 

En la actualidad, no existen misiones dedicadas al estudio de los polos del Sol. Solar Orbiter, una misión de la Agencia Espacial Europea que tomará imágenes cercanas del Sol, volará cerca de los polos y ayudará a validar los SuNeRF, así como a refinar las reconstrucciones de los polos. Mientras tanto, Tremblay y sus compañeros planean utilizar Derecho, el superordenador del NSF NCAR, para aumentar la resolución de su modelo, explorar nuevos métodos de IA que puedan mejorar la precisión de sus inferencias y desarrollar un modelo similar para la atmósfera terrestre.   

Utilizar la IA de este modo permite aprovechar la información que los científicos disponen, pero también romper con ella y cambiar su forma de abordar la investigación.