Una IA detecta señales tempranas de erupciones solares antes de que aparezcan

Un modelo de inteligencia artificial entrenado con datos del Sol logró identificar señales asociadas con futuras regiones activas varias horas antes de que sean visibles en la superficie.

Por Redacción Ciencias.UY 14 de agosto de 2026 a las 10:45 4 min de lectura
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Las grandes erupciones solares no aparecen de la nada. Antes de que en la superficie del Sol se hagan visibles manchas o regiones activas, en su interior ya se están organizando cambios magnéticos capaces de desatar llamaradas y eyecciones de materia. Un nuevo trabajo sugiere que parte de esas señales ocultas puede detectarse con ayuda de inteligencia artificial varias horas antes de que emerjan a la vista.

La idea se apoya en la heliosismología, una rama de la física solar que estudia las vibraciones del Sol. Esas oscilaciones funcionan como una especie de eco interno: al analizarlas, los científicos pueden inferir qué está ocurriendo bajo la superficie, incluso en zonas donde todavía no hay rasgos visibles. El nuevo modelo combina esa información con aprendizaje automático para reconocer patrones previos a la aparición de regiones activas, que son los lugares donde suelen originarse las erupciones más intensas.

Según la descripción difundida por Phys.org y los materiales técnicos asociados al estudio, el sistema fue entrenado con observaciones del instrumento Helioseismic and Magnetic Imager del satélite Solar Dynamics Observatory de la NASA. En lugar de esperar a que una mancha solar ya esté formada, la IA busca pequeñas variaciones previas en los datos sísmicos y en la intensidad observada sobre la superficie solar. El objetivo no es decir exactamente cuándo ocurrirá una llamarada concreta, sino advertir con más anticipación que una región potencialmente peligrosa está por emerger.

Eso importa porque las erupciones solares pueden alterar el llamado clima espacial, es decir, el entorno de radiación y partículas que rodea a la Tierra. Cuando el Sol libera mucha energía, pueden verse afectados satélites, sistemas de navegación, comunicaciones por radio y, en casos extremos, redes eléctricas. Una alerta con varias horas extra no elimina el problema, pero sí puede ayudar a preparar mejor sistemas sensibles y a afinar otros modelos de pronóstico.

El trabajo también muestra un cambio de enfoque interesante. Muchas herramientas actuales intentan pronosticar erupciones a partir de lo que ya se observa en la superficie solar. Este modelo, en cambio, trata de identificar el proceso antes de que llegue a verse con claridad. Es como detectar una tormenta cuando todavía se está armando bajo el horizonte, en lugar de esperar a que aparezcan los primeros relámpagos.

Conviene, de todos modos, mantener la cautela. El estudio se centra en la detección temprana de regiones activas y no equivale a una predicción perfecta de llamaradas o tormentas solares. Además, los modelos de inteligencia artificial pueden encontrar patrones útiles sin que eso signifique que comprendan por completo la física subyacente. Harán falta más pruebas con nuevos datos y en condiciones operativas reales para saber cuán fiable puede ser esta herramienta fuera del laboratorio.

Incluso con esas limitaciones, el avance refuerza una idea que gana peso en varias áreas de la ciencia: la inteligencia artificial puede volverse especialmente valiosa cuando se combina con mediciones físicas difíciles de interpretar a simple vista. En este caso, escuchar mejor el “latido” del Sol podría ofrecer una ventaja concreta para anticipar algunos de sus episodios más disruptivos.

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DOI del paper

10.1029/2025JH001207

Cita original

Tirona, J., Patil, S., Kasapis, S., Dogan, E., Stefan, J., Kitiashvili, I. N., Kosovichev, A. G., & Xu, M. (2026). Forecasting continuum intensity for solar active region emergence prediction using transformers. Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 3(4), e2025JH001207. https://doi.org/10.1029/2025JH001207

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