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Inteligência artificial ajudará a encontrar "buracos" no Sol

·2 minuto de leitura

Uma equipe internacional de cientistas desenvolveu uma rede neural capaz de identificar corretamente buracos coronais a partir de imagens coletadas por instrumentos de observação, como o Solar Dynamics Observatory (SDO). Se tudo correr como o esperado, este será um grande passo para que os pesquisadores finalmente possam compreender ciclo de atividade solar e fazer previsões do clima espacial.

Prever corretamente o clima espacial daria aos cientistas a possibilidade de dizer, com semanas de antecedência, quando ocorrerá uma tempestade solar perigosa para os componentes eletrônicos na órbita terrestre, tais como satélites de comunicação, geolocalização, e computadores de bordo na Estação Espacial Internacional.

Para criar a rede neural, a equipe usou cerca de 1.700 imagens capturadas por sondas no intervalo de tempo entre 2010 e 2017. Nas imagens, feitas em diferentes comprimentos de onda, há uma série de características importantes para a compreensão da atividade solar, mas os cientistas estavam focados na identificação correta de algo bem específico: as regiões escuras estendidas, chamadas de orifícios coronais.

Essas regiões acontecem quando as partículas de plasma escapam pelo campo magnético da superfície solar para o espaço interplanetário, deixando um “buraco” na corona. As partículas que escapam formam as correntes de vento solar que viajam em alta velocidade em direção aos planetas, incluindo a Terra. Quando isso ocorre, o campo magnético terrestre nos protege de boa parte dessas partículas, mas se o vento solar for muito intenso, pode ocorrer uma tempestade geomagnética potencialmente perigosa.

Imagens do Sol em diferentes comprimentos de onda feitas pelo SDO. Os buracos coronais estão destacados pela linha tracejada vermelha (Imagem: Reprodução/Jarolim/Astronomy & Astrophysics)
Imagens do Sol em diferentes comprimentos de onda feitas pelo SDO. Os buracos coronais estão destacados pela linha tracejada vermelha (Imagem: Reprodução/Jarolim/Astronomy & Astrophysics)

A aparência e localização desses buracos no Sol variam de acordo com a atividade solar, que por sua vez alterna entre períodos chamados mínimo solar e máximo solar, dentro de ciclos de 11 anos. Analisar o formato e o local onde os orifícios se formam fornece informações importantes sobre o estágio do Sol a longo prazo. Mas há muitas imagens para se analisar, e a tendência é aumentar a quantidade de dados. É aí que entra a nova rede neural.

Em um artigo, os autores descrevem essa rede, chamada CHRONNOS (Coronal Hole RecOgnition Neural Network Over multi-Spectral-data), criada para detectar os orifícios coronais “com base em sua intensidade, forma e propriedades do campo magnético, que são os mesmos critérios que um observador humano considera”, disse Robert Jarolim, principal autor do estudo. De acordo com a equipe, a rede neural identificou corretamente os buracos solares em 98% dos casos.

Uma das boas notícias desse estudo é que os autores examinaram a detecção dos orifícios coronais com base em mapas de campo magnético, nos quais os buracos não podem ser identificados por olhos humanos, mas a IA aprendeu a perceber as características de um orifício nesses mapas. O artigo foi aprovado para publicação no Astronomy & Astrophysics.

Fonte: Canaltech

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