Las tormentas solares suenan a ciencia ficción, pero ya afectan a cosas tan cotidianas como el GPS del móvil, los vuelos comerciales o la estabilidad de la red eléctrica. Ahora, un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado Surya, desarrollado por NASA, IBM y varias instituciones de investigación, promete mejorar en gran medida las predicciones del llamado tiempo espacial y dar más margen para proteger satélites, redes y servicios esenciales en la Tierra.
Qué tiene que ver el sol con tu factura de la luz
El Sol no solo calienta y da vida. También lanza llamaradas y nubes de partículas cargadas que, cuando apuntan a nuestro planeta, pueden alterar satélites, comunicaciones por radio, sistemas GPS y hasta inducir corrientes en las líneas de alta tensión. Todo esto puede traducirse en apagones, desvíos de vuelos o fallos en servicios de los que ya dependemos a diario.
En plena transición energética, una tormenta fuerte no sería solo un espectáculo de auroras. Podría complicar la gestión de una red eléctrica cada vez más llena de renovables, que depende de datos en tiempo real y de satélites de observación para equilibrar generación y demanda.
Qué es Surya en palabras sencillas
Surya es un modelo de IA de gran tamaño, con trescientos sesenta y seis millones de parámetros, entrenado con nueve años de datos del Observatorio de Dinámica Solar de la NASA. Utiliza imágenes de trece canales distintos que combinan luz ultravioleta extrema y mediciones del campo magnético en la superficie solar, con resolución completa de cuatro mil noventa y seis por cuatro mil noventa y seis píxeles y un registro cada doce minutos.
En la ficha técnica oficial se resume Surya como “a 366M-parameter transformer model pretrained on 9 years of multi-instrument data from NASA’s Solar Dynamics Observatory”. Es decir, una especie de ojo digital que ha visto casi un ciclo solar entero y ha aprendido sus patrones.
En lugar de limitarse a una sola tarea, como clasificar llamaradas o segmentar regiones activas, Surya aprende la evolución del Sol en el tiempo. Para ello emplea una arquitectura de transformadores espacio temporales y técnicas que le permiten atender tanto a detalles pequeños como a estructuras globales, algo clave cuando una mancha solar puede crecer y reorganizarse en cuestión de horas.
Un paso adelante en la predicción de tormentas solares
Durante el entrenamiento, Surya aprende a prever cómo serán las imágenes del Sol una hora después y encadenar esas predicciones varias horas más. Esa capacidad se aprovecha luego en pruebas sin entrenamiento adicional para anticipar la dinámica solar y la aparición de llamaradas. Después, con ajustes finos muy ligeros, el mismo modelo mejora tareas como la predicción del viento solar, la identificación de regiones activas y la reconstrucción de ciertos espectros ultravioleta.
Según las primeras evaluaciones de sus creadores, Surya ofrece más antelación en la detección de llamaradas y una precisión de clasificación claramente superior a métodos anteriores, con mejoras cercanas al dieciséis por ciento en algunos casos y adelantos del orden de un par de horas. En un entorno donde minutos extra pueden servir para reconfigurar satélites o ajustar la operación de la red eléctrica, ese margen no es poca cosa.
No es casual que algunos divulgadores lo describan como un “digital twin of the Sun”, un gemelo digital del Sol pensado para el tiempo espacial.
Por qué importa a un mundo cada vez más eléctrico
En los últimos años ya hemos visto tormentas solares que han generado auroras en latitudes insólitas y han provocado interrupciones en sistemas de navegación y comunicaciones. A nivel histórico, se sabe que eventos extremos pueden causar apagones masivos y daños en infraestructuras eléctricas y de satélite.
Ahora imagina eso en un sistema energético europeo mucho más electrificado, con millones de placas solares, bombas de calor y coches eléctricos conectados al mismo tiempo. Si una tormenta geomagnética fuerte sorprende a los operadores sin aviso suficiente, el riesgo de fallos en cascada aumenta. Y la factura de la luz, en plena ola de calor, podría dispararse justo cuando más dependemos del aire acondicionado.
Mejorar la predicción del tiempo espacial, por tanto, también es una forma de proteger la transición ecológica. Permite programar maniobras de satélites de observación climática, ajustar rutas aéreas que eviten zonas con fuertes perturbaciones y preparar a los gestores de red para escenarios de alto riesgo.
Ciencia abierta para un riesgo global
Otro aspecto relevante para la comunidad científica y para los servicios públicos es que Surya se ha publicado como modelo abierto. Sus pesos, configuración y procesos de preparación de datos están disponibles enr epositorios públicos, lo que permite que agencias meteorológicas, universidades o empresas pequeñas adapten el modelo a sus propias necesidades sin empezar de cero.
En la práctica, esto significa que un grupo de investigación en Europa o América Latina podría reutilizar Surya para desarrollar sistemas regionales de alerta temprana de tiempo espacial, o integrarlo en modelos que ya usan para gestionar redes eléctricas y comunicaciones críticas.
Los autores reconocen que se trata todavía de un preprint y que el modelo debe seguir evaluándose antes de convertirse en herramienta operativa de referencia. Aun así, el salto en escala de datos, resolución y apertura marca una tendencia clara en la forma en que la heliosfísica se conecta con la protección de infraestructuras en la Tierra.
El preprint científico completo se ha publicado en arXiv.
