Cientistas da UC recorrem a machine learning e IA para prever erupções solares

Uma equipa de cientistas da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) está a utilizar machine learning e inteligência artificial (IA) para detetar os flares, erupções solares que são ainda imprevisíveis.

Nesta investigação internacional, desenvolvida no âmbito do projeto SWATNet, está também em construção uma base de dados com vários fenómenos solares, de acesso ao público. Os resultados obtidos até ao momento são bastante promissores.

De acordo com Teresa Barata, investigadora do Departamento de Ciências da Terra (DCT) da FCTUC e do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (IA), este projeto pretende desenvolver avanços na compreensão física dos principais agentes do clima espacial na Terra, através da Rede de Treinamento Inovador Marie Skłodowska-Curie (MSCA ITN) no campo da heliofísica para treinar investigadores em início de carreira.

«Fazem parte deste projeto 12 alunos que estão a cobrir várias áreas de space weather (interação entre o sol e a terra) e um dos alunos da FCTUC está a ter resultados em relação à previsão de pré-flares. Se conseguirmos determinar os pré-flares é possível, posteriormente, construir modelos de previsão e, dessa forma, conseguimos emitir alertas», acredita a coordenadora do projeto na FCTUC.

«Cada vez mais as explosões solares têm impacto na terra. Não é que o sol esteja diferente, mas nós temos mais tecnologia, estamos cada vez mais dependentes da tecnologia espacial. Portanto, temos que saber como é que funciona o sol para não sermos afetados», alerta a especialista, explicando que «os flares são uma explosão solar que pode atingir a terra em apenas oito minutos, transportando partículas energéticas que nos afetarão».

O uso de redes neuronais para prever a velocidade do vento solar ou o início de tempestades geomagnéticas remonta ao final dos anos 90, mas esses trabalhos dependiam de um pequeno número restritivo de parâmetros. «A oportunidade única para este estudo surge da riqueza de observações solares agora disponíveis e dos recentes grandes avanços no conhecimento da IA e do machine learning, abrindo novos horizontes para a utilização destas abordagens também para fins climáticos espaciais», conclui a investigadora.

Além disto, este projeto permite que os estudantes tenham também uma perceção
do mercado trabalho e do mundo empresarial. O SWATNet dá também aos 12
alunos a oportunidade de fazer um treino com a duração de um mês num observatório solar na Hungria, realizar intercambio entre instituições e também um estágio nas empresas
parceiras, que em Portugal é o Instituto Pedro Nunes (IPN) ESA Space Solutions Portugal.

O consórcio do projeto integra várias instituições de países como Bélgica, Finlândia, Grécia, Hungria, Itália, Polónia, Portugal e Reino Unido, bem como por diversas empresas reconhecidas na área.