Novo modelo de IA detecta mudanças no Sol antes de serem visíveis
Modelo EarlyDetect usa dados da NASA para antecipar regiões ativas no Sol, embora ainda não esteja pronto para alertas em tempo real O post Novo modelo de IA detecta mudanças no Sol antes de serem visíveis apareceu primeiro em Olhar Digital .
Uma nova inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do New Jersey Institute of Technology (NJIT) encontrou sinais sutis da formação de regiões ativas no Sol antes de elas aparecerem na superfície. O modelo EarlyDetect conseguiu antecipar esse surgimento em média 9,24 horas.
O estudo, publicado no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation , mostra que alterações nas ondas acústicas e no campo magnético podem denunciar o nascimento dessas estruturas. Algumas regiões ativas podem dar origem a erupções solares.
Regiões ativas são áreas de forte atividade magnética onde surgem manchas solares. Sua formação começa ao longo de várias horas e pode levar de um a vários dias para chegar ao estágio completo.
Antes de se tornarem visíveis, porém, essas estruturas deixam rastros. À medida que os campos magnéticos avançam pelo interior do Sol, provocam pequenas alterações nas ondas acústicas que atravessam o astro. É justamente aí que o EarlyDetect procura pistas.
O modelo examina mapas horários de potência acústica e dados do campo magnético coletados pelo Solar Dynamics Observatory (SDO), da NASA. As informações acústicas vêm do instrumento Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), que registra observações a cada 45 segundos.
Estamos procurando mudanças muito pequenas no campo magnético e no padrão das ondas acústicas que viajam continuamente pelo Sol. É mais como detectar uma pequena mudança de ritmo dentro de uma orquestra muito barulhenta.
O EarlyDetect usa uma arquitetura Transformer, tecnologia também presente em grandes modelos de linguagem. Em vez de trabalhar com palavras, a IA aprende padrões encontrados nas observações do Sol.
Foi nesse processo que surgiu uma surpresa. Um filtro aplicado aos dados para facilitar a identificação de padrões estava piorando os resultados.
“Esperávamos inicialmente que isso ajudasse a isolar padrões úteis de curto prazo. Em vez disso, ele eliminava justamente as flutuações muito fracas que forneciam o alerta mais precoce”, afirmou Kosovichev.
Depois do treinamento com dados do SDO/HMI, o EarlyDetect foi colocado à prova com regiões ativas que não haviam sido usadas anteriormente. A versão de melhor desempenho encontrou os sinais precursores 9,24 horas antes, em média, de essas estruturas ficarem visíveis.
O resultado foi superior ao obtido por um Transformer convencional e por uma abordagem anterior usada como referência.
A equipe criou o Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED), conjunto público de observações do SDO, e o Solar Active Region (SAR) Portal, plataforma para explorar os dados.
Por enquanto, o sistema não está pronto para fazer previsões em tempo real. Ainda há falsos alarmes e casos em que o aviso chega tarde. O modelo também não indica que uma erupção necessariamente ocorrerá: muitas regiões ativas nunca produzem grandes eventos, como ejeções de massa coronal.
Os pesquisadores pretendem testar a abordagem em mais eventos solares antes de transformá-la em uma ferramenta operacional de previsão do clima espacial.
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Publicado originalmente por Olhar Digital. Leia a matéria completa em https://olhardigital.com.br/2026/08/14/ciencia-e-espaco/novo-modelo-de-ia-detecta-mudancas-no-sol-antes-de-serem-visiveis/.
O Sol pode dar pistas antes de uma região ativa surgir. O EarlyDetect aprendeu a identificar essas mudanças sutis – Imagem: Ole.CNX/Shutterstock — Foto: Olhar Digital
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