Cientistas internacionais desenvolveram uma rede neural que pode detectar buracos coronais do Sol, regiões mais frias e escuras da estrela, a partir de imagens coletadas por instrumentos de observação, como o Solar Dynamics Observatory (SDO).

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Publicado na revista Astronomy and Astrophysics, o estudo irá ajudar a melhorar previsões meteorológicas e entender mais sobre o ciclo de atividade solar. Cientistas poderiam prever com antecedência uma tempestade solar que pode afetar eletrônicos a bordo da Estação Espacial Internacional, por exemplo.

A atmosfera solar externa, conhecida como coroa solar, é sempre monitorada por telescópios baseados em satélites, já que o Sol é muito ativo e pode apresentar erupções ou causar tempestades geomagnéticas na Terra.

Uma das características sempre observadas pelos telescópios são os orifícios ou buracos coronais da estrela, regiões escuras por conta de partículas de plasma que escapam pelo campo magnético da superfície solar para o espaço interplanetário, deixando um buraco preto.

“A detecção de orifícios coronais é uma tarefa difícil para algoritmos convencionais e também desafiadora para observadores humanos, porque também existem outras regiões escuras na atmosfera solar, como filamentos, que podem ser facilmente confundidos com um orifício coronal”, disse Robert Jarolim, cientista e principal autor do estudo.

 

Mesmo assim, a IA desenvolvida pelos pesquisadores conseguiu identificar 98% das 261 imagens de buracos coronais mostradas. Para detectar os orifícios, os pesquisadores desenvolveram uma rede neural chamada CHRONNOS que, entre 2010 e 2017, foi treinada com cerca de 1700 imagens capturadas por satélites.

O método mostrou ser um sucesso para todos os níveis de atividade solar. “A inteligência artificial nos permite identificar orifícios coronais com base em sua intensidade, forma e propriedades do campo magnético, que são os mesmos critérios que um observador humano leva em consideração”, disse Jarolim.

Além disso, os autores examinaram a detecção de orifícios coronais com base em mapas de campo magnético, que são muito diferentes das observações de comprimentos de onda ultravioleta (EUV). Humanos não conseguem identificar os buracos apenas pelas imagens, mas a IA aprendeu a perceber as fotos de forma diferente.

"A atmosfera solar parece muito diferente quando observada em diferentes comprimentos de onda. Usamos imagens gravadas em diferentes EUV junto com mapas de campo magnético como entrada para nossa rede neural, o que permite que a rede encontre relações na representação multicanal", disse Astrid Veronig, coautora da publicação.

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