Expertos crean una IA capaz de escuchar el latido del corazón del Sol
Un nuevo modelo de inteligencia artificial logró interpretar las vibraciones acústicas del Sol para anticipar cambios en su actividad magnética y mejorar la predicción de tormentas solares que afectan satélites, comunicaciones y redes eléctricas.
La ciencia solar acaba de dar un paso importante hacia una mejor comprensión de nuestra estrella. Un equipo internacional de investigadores desarrolló un innovador sistema basado en inteligencia artificial capaz de “escuchar” el interior del Sol mediante el análisis de ondas acústicas, una técnica que podría revolucionar la predicción del clima espacial y sus efectos sobre la Tierra.
El estudio, liderado por la investigadora Rekha Jain y publicado en la revista Solar Physics, propone un nuevo enfoque para detectar señales tempranas de perturbaciones solares capaces de impactar directamente en satélites, redes eléctricas y sistemas de comunicación.
El Sol tiene un “latido” que ahora puede ser interpretado
El Sol atraviesa un ciclo natural de aproximadamente 11 años en el que su actividad magnética aumenta y disminuye periódicamente. Durante las etapas más intensas de este ciclo se incrementa la cantidad de manchas solares, llamaradas y eyecciones de masa coronal, fenómenos capaces de generar tormentas geomagnéticas alrededor de la Tierra.
Para estudiar lo que ocurre dentro del Sol, los científicos analizan unas vibraciones conocidas como “p-modes” o modos de presión. Se trata de ondas sonoras que recorren el interior de la estrella y regresan a la superficie transportando información sobre las capas profundas solares.
Durante décadas, los expertos utilizaron estas ondas de manera similar a como los sismólogos estudian el interior terrestre mediante terremotos. Ahora, gracias a la inteligencia artificial, esa información puede procesarse con una precisión mucho mayor.
Inteligencia artificial aplicada a la heliosismología
El nuevo modelo de aprendizaje automático fue entrenado con más de 30 años de registros acústicos del Sol. A partir de esos datos, logró identificar patrones asociados a las distintas fases del ciclo solar y predecir cuándo las vibraciones alcanzarán nuevamente una etapa de relativa calma dentro del ciclo actual.
Según explicó la doctora Jain, el objetivo es comprender mejor cómo la energía se desplaza desde el núcleo solar hacia la superficie y luego hacia el espacio cercano a la Tierra.
Los especialistas destacan que esta herramienta ofrece un indicador independiente para anticipar períodos de alta actividad solar vinculados a cambios magnéticos ocultos bajo la superficie solar.
Una nueva herramienta para anticipar tormentas solares
El avance posiciona a la heliosismología —la disciplina que estudia las ondas solares— como una pieza clave dentro de las investigaciones sobre clima espacial.
Este campo combina física solar, magnetohidrodinámica, inteligencia artificial y ciencias atmosféricas con el objetivo de predecir y mitigar los efectos de la actividad solar sobre la sociedad y la tecnología moderna.
La importancia de estas investigaciones crece año tras año debido a la creciente dependencia global de sistemas tecnológicos vulnerables a las tormentas solares. Eventos extremos podrían afectar desde vuelos comerciales hasta servicios de internet y navegación.
Los investigadores consideran que comprender mejor las propiedades de las ondas solares permitirá construir modelos predictivos mucho más precisos en el futuro. En otras palabras, la humanidad podría acercarse a una etapa en la que el comportamiento del Sol sea anticipado con suficiente tiempo para minimizar riesgos sobre la infraestructura terrestre.
Mientras el actual ciclo solar continúa avanzando hacia sus etapas más activas, herramientas basadas en inteligencia artificial podrían transformarse en aliadas fundamentales para proteger tecnologías esenciales frente a los fenómenos extremos provenientes de nuestra estrella.
Referencia de la noticia
Rekha Jain et al, Machine Learning–Based Characterization of Solar p-Mode Frequency Shifts During Solar Cycle 25, Solar Physics (2026). DOI: 10.1007/s11207-026-02660-y
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