Surya è il primo modello open source di intelligenza artificiale dedicato alla fisica solare. Lo hanno presentato congiuntamente IBM e NASA. Basato su Hugging Face, è stato addestrato su osservazioni ad altissima risoluzione raccolte dal Solar Dynamics Observatory. L’obiettivo: migliorare la capacità di previsione delle tempeste solari e ridurre i rischi per le infrastrutture terrestri e spaziali.
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L’importanza della meteorologia solare
Il Sole, pur trovandosi a 93 milioni di miglia di distanza, influisce direttamente sulla vita quotidiana. I brillamenti e le espulsioni di massa coronale possono mettere fuori uso satelliti, disturbare la navigazione aerea, causare blackout elettrici e mettere a rischio gli astronauti. Secondo Lloyd’s, un evento solare estremo potrebbe costare all’economia globale fino a 2,4 trilioni di dollari in cinque anni.
Un rischio tecnologico e sistemico
Tra gli effetti possibili di un “uragano solare” ci sono il danneggiamento dei satelliti, la perdita di hardware spaziale, errori di navigazione aerea e persino un impatto indiretto sull’agricoltura, che dipende dalla geolocalizzazione GPS. La crescente dipendenza tecnologica dell’umanità rende la previsione solare un’esigenza strategica, al pari delle previsioni meteorologiche terrestri.
“Pensate a questo modello come a una previsione del meteo per lo spazio”, afferma Juan Bernabe-Moreno, direttore di IBM Research Europe, Regno Unito e Irlanda. “Proprio come ci prepariamo per eventi meteorologici pericolosi, dobbiamo fare lo stesso per le tempeste solari. Surya ci offre una capacità senza precedenti di anticipare ciò che sta per accadere, e non è solo un risultato tecnologico, ma un passo fondamentale verso la protezione della nostra civiltà tecnologica dallo stesso Sole che ci sostiene”.
Surya: accuratezza e innovazione
Nei test iniziali, il Surya Heliophysics Foundational Model di IBM e Nasa ha migliorato del 16% la classificazione dei brillamenti solari rispetto ai metodi tradizionali. Per la prima volta, è in grado di produrre previsioni visive fino a due ore in anticipo, mostrando dove si manifesteranno i brillamenti. Un salto tecnologico che apre la strada a sistemi di allerta precoce per satelliti, compagnie aeree e reti energetiche.
La sfida dei dati
Surya è stato addestrato su nove anni di immagini solari, ciascuna dieci volte più grande rispetto ai dataset tipici per l’AI. Per gestire questa mole di dati, i ricercatori hanno sviluppato una soluzione multi-architettura personalizzata, ottenendo una risoluzione spaziale senza precedenti. Il modello diventa così uno strumento per studiare fenomeni solari mai osservati con questa precisione.
Democratizzare la scienza solare
Oltre al modello, IBM e NASA hanno rilasciato il più grande dataset mai curato per la fisica solare, aprendo la strada a una nuova stagione di ricerca collaborativa. La disponibilità su Hugging Face consente alla comunità scientifica globale di sfruttare Surya, adattandolo a scenari locali e a settori industriali specifici.
Un tassello di una strategia più ampia
Surya si inserisce nel progetto più ampio di IBM e NASA per utilizzare l’intelligenza artificiale nello studio del pianeta e del sistema solare. Fa parte della famiglia di modelli Prithvi, che include già versioni dedicate a previsioni geospaziali e meteorologiche. Con questa iniziativa, l’AI si afferma come motore di scoperta scientifica oltre che come strumento tecnologico.
