En un logro innovador, científicos en China han desarrollado un sistema de aprendizaje automático para identificar burbujas de plasma ecuatoriales (BPE), perturbaciones invisibles en la ionosfera terrestre. Estas burbujas, que pueden interrumpir las comunicaciones GPS y de radio, son notoriamente difíciles de rastrear. El nuevo sistema, que analiza las emisiones de brillo atmosférico, ha logrado una impresionante tasa de éxito del 88% en la detección de estas amenazas.
Las BPE, a menudo descritas como «agujeros en un queso» en la ionosfera, se forman cada noche sobre el ecuador y pueden causar problemas significativos. Distorsionan las ondas de radio y las señales GPS, lo que puede provocar cortes de comunicación y errores de navegación. Su impacto es significativo, con incidentes pasados, como un accidente de helicóptero en 2002, que resaltan los peligros que plantean estas burbujas.
La innovación del equipo chino utiliza IA para analizar el brillo atmosférico, una luz tenue en la atmósfera. Al entrenar algoritmos de IA con más de una década de imágenes de brillo atmosférico, el sistema puede identificar distorsiones sutiles causadas por las BPE. Este avance podría revolucionar la seguridad aérea y la fiabilidad de las comunicaciones, particularmente en regiones como Hong Kong, donde estas interrupciones son frecuentes.
«Nuestro modelo proporciona una evaluación exhaustiva de los riesgos que plantean estas burbujas, esencial para la seguridad aérea en regiones como Hong Kong», dijo el científico principal Yiping Jiang. Si bien el sistema se basa en el brillo atmosférico, que puede ser limitado durante períodos de baja actividad solar, este descubrimiento marca un paso fundamental para mitigar el impacto de estos fenómenos atmosféricos invisibles. Los sistemas futuros podrían combinar la IA con datos satelitales en tiempo real para emitir advertencias durante períodos de alto riesgo.