Em uma conquista inovadora, cientistas na China desenvolveram um sistema de aprendizado de máquina para identificar bolhas de plasma equatoriais (BPEs), distúrbios invisíveis na ionosfera terrestre. Essas bolhas, que podem interromper as comunicações GPS e de rádio, são notoriamente difíceis de rastrear. O novo sistema, que analisa as emissões de brilho atmosférico, alcançou uma impressionante taxa de sucesso de 88% na detecção dessas ameaças.
As BPEs, frequentemente descritas como “buracos em um queijo” na ionosfera, se formam diariamente acima do equador e podem causar problemas significativos. Elas distorcem as ondas de rádio e os sinais de GPS, potencialmente levando a interrupções de comunicação e erros de navegação. Seu impacto é significativo, com incidentes passados, como a queda de um helicóptero em 2002, destacando os perigos que essas bolhas representam.
A inovação da equipe chinesa usa IA para analisar o brilho atmosférico, uma luz fraca na atmosfera. Ao treinar algoritmos de IA em mais de uma década de imagens de brilho atmosférico, o sistema pode identificar distorções sutis causadas pelas BPEs. Este avanço pode revolucionar a segurança da aviação e a confiabilidade da comunicação, particularmente em regiões como Hong Kong, onde essas interrupções são frequentes.
“Nosso modelo fornece uma avaliação abrangente dos riscos apresentados por essas bolhas, essencial para a segurança da aviação em regiões como Hong Kong”, disse o cientista principal Yiping Jiang. Embora o sistema dependa do brilho atmosférico, que pode ser limitado durante períodos de baixa atividade solar, esta descoberta marca um passo fundamental na mitigação do impacto desses fenômenos atmosféricos invisíveis. Sistemas futuros podem combinar a IA com dados de satélite em tempo real para emitir alertas durante períodos de alto risco.