Uma equipa de cientistas da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra, liderada por Teresa Barata, na foto, está a utilizar machine learning e inteligência artificial (IA) para detetar os flares, erupções solares que são ainda imprevisíveis.
Esta investigação internacional, desenvolvida no âmbito do projeto SWATNet, implica a construção uma base de dados com vários fenómenos solares, de acesso ao público.
Teresa Barata, investigadora do Departamento de Ciências da Terra da FCTUC e do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, revela que o projeto tem como objetivo desenvolver avanços na compreensão física dos principais agentes do clima espacial na Terra, através da Rede de Treinamento Inovador Marie Skłodowska-Curie (MSCA ITN) no campo da heliofísica para treinar investigadores em início de carreira.
“Fazem parte deste projeto 12 alunos que estão a cobrir várias áreas de space weather (interação entre o sol e a terra) e um dos alunos da FCTUC está a ter resultados em relação à previsão de pré-flares. Se conseguirmos determinar os pré-flares é possível, posteriormente, construir modelos de previsão e, dessa forma, conseguimos emitir alertas”, acredita a coordenadora do projeto na Universidade de Coimbra.
“Cada vez mais as explosões solares têm impacto na terra. Não é que o sol esteja diferente, mas nós temos mais tecnologia, estamos cada vez mais dependentes da tecnologia espacial. Portanto, temos que saber como é que funciona o sol para não sermos afetados”, alerta a especialista, explicando que “os flares são uma explosão solar que pode atingir a terra em apenas oito minutos, transportando partículas energéticas que nos afetarão”.
O uso de redes neuronais para prever a velocidade do vento solar ou o início de tempestades geomagnéticas remonta ao final dos anos 90, mas esses trabalhos dependiam de um pequeno número restritivo de parâmetros. “A oportunidade única para este estudo surge da riqueza de observações solares agora disponíveis e dos recentes grandes avanços no conhecimento da IA e do machine learning, abrindo novos horizontes para a utilização destas abordagens também para fins climáticos espaciais”, conclui a investigadora.
O projeto SWATNet dá aos 12 alunos a oportunidade de realizarem um treino com a duração de um mês num observatório solar na Hungria, um intercambio entre instituições e um estágio nas empresas parceiras. Além de Portugal, o consórcio integra instituições da Bélgica, Finlândia, Grécia, Hungria, Itália, Polónia e Reino Unido, bem como diversas empresas reconhecidas no sector. Em Portugal, as parceiras são o Instituto Pedro Nunes (IPN) e a ESA Space Solutions Portugal.
