In un risultato rivoluzionario, gli scienziati in Cina hanno sviluppato un sistema di apprendimento automatico per identificare le bolle di plasma equatoriali (EPB), perturbazioni invisibili nella ionosfera terrestre. Queste bolle, che possono interrompere le comunicazioni GPS e radio, sono notoriamente difficili da rintracciare. Il nuovo sistema, che analizza le emissioni di airglow, ha raggiunto un impressionante tasso di successo dell'88% nel rilevamento di queste minacce.
Le EPB, spesso descritte come “buchi in un formaggio” nella ionosfera, si formano ogni notte sopra l'equatore e possono causare problemi significativi. Distorcono le onde radio e i segnali GPS, portando potenzialmente a interruzioni delle comunicazioni ed errori di navigazione. Il loro impatto è significativo, con incidenti passati, come un incidente di elicottero nel 2002, che evidenziano i pericoli che queste bolle rappresentano.
L'innovazione del team cinese utilizza l'IA per analizzare l'airglow, una debole luce nell'atmosfera. Addestrando gli algoritmi di IA su oltre un decennio di immagini di airglow, il sistema può identificare sottili distorsioni causate dalle EPB. Questo progresso potrebbe rivoluzionare la sicurezza aerea e l'affidabilità delle comunicazioni, in particolare in regioni come Hong Kong, dove queste interruzioni sono frequenti.
“Il nostro modello fornisce una valutazione completa dei rischi posti da queste bolle, essenziale per la sicurezza aerea in regioni come Hong Kong”, ha affermato lo scienziato principale Yiping Jiang. Sebbene il sistema si basi sull'airglow, che può essere limitato durante i periodi di bassa attività solare, questa scoperta segna un passo fondamentale nella mitigazione dell'impatto di questi fenomeni atmosferici invisibili. I sistemi futuri potrebbero combinare l'IA con i dati satellitari in tempo reale per emettere avvisi durante i periodi ad alto rischio.