La inteligencia artificial simula el campo magnético del Sol en 3D para desentrañar misterios

El campo magnético solar es un entorno complejo y dinámico, resultante del movimiento del plasma dentro y en la atmósfera del Sol. La evolución del campo magnético se describe mediante las ecuaciones magnetohidrodinámicas (MHD), que combinan la dinámica de fluidos con las ecuaciones de Maxwell. Procesos como la convección, la rotación diferencial y la dinamo solar generan campos magnéticos a diferentes escalas con interacciones no lineales.

Debido a este comportamiento multiescala no lineal, comprender la dinámica del campo magnético es un desafío. Esto se complica aún más con el componente caótico del sistema, lo que lo convierte en uno de los objetos más complejos de estudio. Sin embargo, comprender el campo magnético solar es importante porque rige prácticamente toda la actividad solar, incluyendo fenómenos que afectan a la Tierra como las manchas solares, las erupciones solares, las eyecciones de masa coronal y los vientos solares.

Realizar simulaciones numéricas del Sol es un proceso costoso y lento, ya que implica ecuaciones diferenciales parciales y escalas pequeñas. Para solucionar este problema, un grupo de investigadores desarrolló un modelo de inteligencia artificial para simular y analizar la física del campo magnético solar. Al aprender patrones complejos a partir de grandes volúmenes de datos observacionales y simulaciones, estos modelos pueden reproducir la evolución del campo magnético y explorar diferentes regímenes físicos.

El campo magnético solar

El campo magnético solar es generado por la dinamo magnetohidrodinámica que opera en el interior del Sol, resultado de la interacción entre la rotación diferencial, la convección turbulenta y el plasma. La evolución de este campo se describe mediante ecuaciones MHD, que tienen términos no lineales que crecen rápidamente con pequeñas perturbaciones. Como consecuencia, el campo magnético solar exhibe un comportamiento caótico, con estructuras que varían en múltiples escalas espaciales y temporales.

Existe una reorganización constante del campo mediante procesos como la torsión y la reconexión magnética. La topología magnética de la fotosfera, la región que observamos, y la corona, la región más externa, cambia continuamente, acumulando y liberando energía. Cuando estas líneas de campo magnético se encuentran, pueden ocurrir explosiones, que observamos aquí como llamaradas. Estos cambios son tan abruptos que es difícil predecirlos con precisión y comprender completamente la física que rige este medio.

Importancia de los vientos solares

Uno de los efectos más importantes para nosotros está relacionado con las manchas solares. Estas manchas son regiones de la superficie solar donde el campo magnético es intenso y termina bloqueando el movimiento del plasma, lo que reduce localmente la temperatura. Están directamente asociadas con regiones magnéticamente activas que dan lugar a llamaradas solares y eyecciones de masa coronal. Estas estructuras están directamente relacionadas con el viento solar y sus propiedades, como la densidad, la velocidad y la energía.

Cuando los vientos solares o las eyecciones de masa coronal llegan a la Tierra, interactúan con el campo magnético terrestre, desencadenando tormentas geomagnéticas. Estos eventos pueden inducir corrientes eléctricas en las redes de transmisión de electricidad, degradar las señales GPS y las comunicaciones por radio, afectar a los satélites e interrumpir las rutas aéreas. Por lo tanto, la variabilidad de las manchas solares y el viento solar es un factor que afecta nuestra vida diaria, y comprender el fenómeno, así como predecirlo, es fundamental.

Usando inteligencia artificial

Simular estos procesos requiere una infraestructura computacional compleja, especialmente a pequeña escala, debido a la complejidad de los cálculos. Para superar esta situación, los investigadores utilizaron métodos de aprendizaje automático para reconstruir el campo magnético solar en 3D. La novedad de este método reside en el uso de las leyes de la física como restricciones y condiciones para el aprendizaje. Con esto, el modelo puede comprender mejor el campo magnético y estimar la altura de las diferentes capas de la atmósfera solar.

El método se probó con simulaciones detalladas del Sol, abarcando tanto regiones más tranquilas como áreas magnéticamente activas y manchas solares. Esto fue importante para probar el comportamiento del modelo en diferentes regímenes físicos. La idea es utilizar esta técnica para estudiar datos obtenidos por el Telescopio Solar Daniel K. Inouye y construir mapas tridimensionales. Dado que algunos componentes son vectoriales, es importante contar con detalles en tres dimensiones para evitar ambigüedades.

Encontrando respuestas

Cuando observamos un fenómeno tridimensional en un plano bidimensional, puede ocurrir que algunos componentes parezcan iguales en el plano, pero sean diferentes en el espacio. Un ejemplo de esto es el propio campo magnético; los instrumentos pueden medir la inclinación del campo, pero no pueden determinar si apunta hacia nosotros o en dirección contraria a la Tierra. Al simular el sistema en un espacio tridimensional, el algoritmo puede inferir la dirección correcta del campo.

La técnica también ayuda a resolver el problema de la altura de las estructuras magnéticas en la atmósfera solar. Las observaciones actuales capturan simultáneamente señales de múltiples capas del Sol, lo que dificulta separar la ubicación de cada componente del campo magnético. Al estimar la altura de cada capa de una manera consistente con la física del plasma, el nuevo método permite reconstrucciones tridimensionales más precisas del campo magnético solar, mejorando nuestra capacidad para predecir las erupciones.

Referencia de la noticia

- Yang et al. 2025 Spectropolarimetric Inversion in Four Dimensions with Deep Learning (SPIn4D). II. A Physics-informed Machine Learning Method for 3D Solar Photosphere Reconstruction The Astrophysical Journal.