Modellazione AI del Campo Magnetico Solare Affina le Previsioni Meteorologiche Spaziali

Ricercatori presso l'Institute for Astronomy (IfA) dell'Università delle Hawaii hanno messo a punto una metodologia innovativa che sfrutta l'intelligenza artificiale per generare mappe tridimensionali del campo magnetico solare con una granularità notevolmente superiore. Questa avanzata tecnica è destinata a fornire un supporto cruciale alle indagini scientifiche che si basano sui dati raccolti dal telescopio Daniel K. Inouye (DKIST). I risultati di questo studio sono stati resi pubblici sulla prestigiosa rivista scientifica The Astrophysical Journal.

Kai Young, dottorando presso l'IfA e ricercatore principale del progetto, ha sottolineato l'importanza capitale di questa scoperta, soprattutto nell'attuale contesto storico. Il Sole, infatti, continua a rappresentare una fonte primaria di condizioni meteorologiche spaziali avverse, capaci di compromettere seriamente il funzionamento delle nostre infrastrutture tecnologiche terrestri. Il campo magnetico solare è il motore primario di fenomeni esplosivi quali i brillamenti solari e le espulsioni di massa coronale (CME), eventi che pongono rischi significativi per i sistemi satellitari, le reti energetiche e le comunicazioni globali.

I metodi tradizionali impiegati per misurare il campo magnetico solare si scontrano con ostacoli intrinseci. Tra questi, spiccano le incertezze nella determinazione dell'orientamento del campo (se sia diretto verso di noi o in direzione opposta) e la difficoltà di stabilire l'altitudine reale delle strutture magnetiche. Tali limitazioni hanno storicamente ostacolato la creazione di modelli tridimensionali accurati, essenziali per formulare previsioni affidabili.

Per superare queste sfide, il team ha sviluppato un sistema di apprendimento automatico denominato “Haleakalā Disambiguation Decoder”. Questo algoritmo opera fondendo i dati osservativi empirici con un principio fisico fondamentale: i campi magnetici devono necessariamente formare anelli chiusi e continui. Questa costrizione fisica permette al sistema di IA di risolvere l'ambiguità azimutale di 180 gradi nell'identificazione della direzione del campo e di stimare con elevata precisione l'altezza effettiva degli strati magnetici.

L'efficacia di questa nuova metodologia è stata validata attraverso simulazioni complesse che coprono diverse condizioni solari, incluse le regioni quiete, le zone attive e le macchie solari. La capacità migliorata dell'IA di interpretare i dati è particolarmente preziosa ora che il telescopio DKIST, situato sulla vetta del Mauna Kea alle Hawaii, sta fornendo immagini di risoluzione ultra-elevata. L'applicazione del Decoder di Risoluzione Haleakalā consente agli scienziati di costruire una mappa tridimensionale della magnetosfera solare molto più fedele alla realtà, permettendo di individuare le correnti elettriche vettoriali nell'atmosfera solare e, di conseguenza, di comprendere meglio i meccanismi che innescano le eruzioni più violente.

L'incremento nella precisione delle previsioni meteorologiche spaziali ha ricadute pratiche immediate. L'attuale Ciclo Solare 25, iniziato nel dicembre 2019, secondo le proiezioni riviste della NOAA, dovrebbe raggiungere il suo picco di attività tra novembre 2024 e marzo 2026. Una comprensione affinata dei fattori scatenanti degli eventi solari, resa possibile da questa tecnologia basata sull'IA, è vitale per garantire un preavviso adeguato e proteggere le infrastrutture critiche. L'entità del lavoro computazionale è impressionante: il progetto SPIn4D ha gestito 120 terabyte di osservazioni simulate, richiedendo oltre 10 milioni di ore di tempo di elaborazione sul supercomputer Cheyenne della NSF.