Aprovechando la inteligencia artificial para el pronóstico meteorológico espacial con datos de GONG de NSF

El gráfico muestra algunos filamentos en el conjunto de datos. Los filamentos corresponden a una observación captada a las 07:19:14 UC del 30 de abril de 2014 por la estación GONG del Observatorio del Teide. Esta observación contiene 26 filamentos anotados, la mayor cantidad de filamentos anotados en una sola observación en MAGFiLO v1.0. Créditos: Ahmadzadeh et al. 2024

Octubre, 2024

A pesar de su importancia, la detección oportuna de filamentos solares y sus propiedades magnéticas, como la quiralidad o la lateralidad, sigue siendo un desafío. La identificación temprana y precisa de filamentos podría mejorar drásticamente los pronósticos del clima espacial, permitiéndonos predecir mejor la fuerza y ​​el momento en que ocurren las tormentas geomagnéticas.

Aquí es donde los enfoques de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML por sus siglas en inglés) pueden intervenir para ayudar a revolucionar el proceso. Pero para que estas tecnologías funcionen de manera eficaz, son esenciales conjuntos de datos de entrenamiento extensos y de alta calidad, una necesidad que recién se ha abordado.