TL;DR:
- El modelo EarlyDetect, dirigido por el NJIT con Princeton University y el Ames Research Center de la NASA, anticipó la salida de regiones activas del Sol 9.24 horas en promedio durante las pruebas.
- La primera señal no es magnética: es una caída en la potencia acústica del Sol, derivada de mediciones que el instrumento HMI toma cada 45 segundos a bordo del observatorio SDO.
- El equipo advierte que el modelo todavía produce falsas alarmas y avisos tardíos, y que anticipar una región activa no es lo mismo que pronosticar una fulguración o una eyección de masa coronal.
Un equipo dirigido por el New Jersey Institute of Technology (NJIT) presentó EarlyDetect, un modelo de inteligencia artificial que detecta las señales previas a la aparición de una región activa en el Sol con una anticipación media de 9.24 horas. El trabajo se publicó el 14 de agosto de 2026 en Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, con colaboración de Princeton University y del Ames Research Center de la NASA y apoyo del centro COFFIES de la agencia. Las regiones activas son las zonas de campo magnético intenso donde se forman las manchas solares y de donde salen las fulguraciones y las eyecciones de masa coronal, capaces de dañar satélites, cortar comunicaciones de radio y golpear redes eléctricas. Los pronósticos operativos de hoy trabajan con manchas que ya se ven.
La primera pista es un silencio, no un imán
Una región activa empieza a armarse por debajo de la superficie visible, donde ningún instrumento alcanza a ver la estructura magnética. Lo que sí deja rastro son las ondas acústicas que recorren el Sol de forma continua: cuando el haz magnético sube, altera ese ruido de fondo. La disciplina que mide esas vibraciones se llama heliosismología.
Es más como detectar un leve cambio de ritmo dentro de una orquesta muy ruidosa.
Alexander Kosovichev, profesor distinguido de física en el NJIT y coinvestigador principal del proyecto
EarlyDetect trabaja con dos entradas: mapas horarios de potencia acústica y mediciones del campo magnético, ambos derivados de las observaciones del Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), el instrumento del Solar Dynamics Observatory que registra el Sol cada 45 segundos. En el orden que describe el equipo, primero cae la potencia acústica; después cambian la intensidad del continuo y el campo magnético, cuando la región ya asoma.
La arquitectura es un Transformer, la misma familia de modelos que sostiene a los grandes sistemas de lenguaje, entrenada aquí sobre secuencias largas de observaciones solares en lugar de texto. La NASA describe la variante como un transformer de ventana deslizante: en vez de mirar toda la superficie a la vez, mueve una ventana de tamaño fijo a lo largo de la línea de tiempo.
El filtro que debía limpiar los datos borraba la señal
Lo que más sorprendió al equipo no fue el resultado, sino un tropiezo propio. Jonas Tirona, estudiante de licenciatura en ciencias de la computación del NJIT y autor de correspondencia del estudio, y sus colegas habían aplicado una técnica de filtrado para ayudar al modelo a aislar patrones de corta duración. Al revisar los resultados encontraron que empeoraba las predicciones en casi todos los casos.
Kosovichev explicó que esperaban aislar patrones útiles de escala corta y que, en cambio, el filtro promedió justo las fluctuaciones muy débiles que daban el aviso más temprano. Tirona lo comparó con la cancelación de ruido: quita los sonidos fuertes para dejar ver la tendencia, solo que aquí se llevaba lo que servía.
La mejor versión del modelo, probada sobre regiones activas que nunca había visto, identificó las señales precursoras 9.24 horas antes de que fueran visibles, por encima de un Transformer estándar y de un método de referencia previo.
Nueve horas medidas, doce como techo
La NASA presentó el mismo trabajo con otra cifra: hasta 12 horas de anticipación. No hay contradicción, hay dos maneras de contar. El comunicado de la agencia describe el máximo que alcanza el método; el del NJIT reporta el promedio medido en las pruebas. Buena parte de la cobertura posterior se quedó únicamente con el 12.
La distinción importa menos que el límite de fondo. Anticipar que va a emerger una región activa no es anticipar una tormenta: muchas regiones activas nunca producen erupciones grandes. El equipo señala además que EarlyDetect no está listo para pronóstico en tiempo real, que se entrenó sobre eventos de emergencia ya conocidos y que todavía entrega falsas alarmas y predicciones tardías. Validarlo en muchos más eventos solares es el trabajo pendiente.
Quién está esperando un aviso así
Los pronósticos operativos actuales, a cargo del Space Weather Prediction Center de la NOAA y de la Fuerza Aérea de Estados Unidos, siguen regiones ya visibles para estimar la probabilidad de fulguraciones. Un modelo que ubique de forma aproximada dónde va a emerger la próxima mueve el punto de partida.
Michelangelo Romano, subdirector de la oficina de análisis de clima espacial Moon to Mars de la NASA, dijo que el modelo podría aportar nuevas capacidades para predecir con anticipación posibles zonas de fulguración y dar soporte adicional a las misiones de la agencia.
Para que otros grupos prueben sus propios métodos, el equipo publicó SolARED, un conjunto de datos de emergencia de regiones activas compilado a partir del SDO, junto con un portal web interactivo para explorarlo. Mengjia Xu, profesora asistente de ciencia de datos en el NJIT e investigadora principal del proyecto, lo describe como el primer conjunto público dedicado a la emergencia de regiones activas y como un recurso compartido para las comunidades de machine learning y heliofísica.
Nada de esto le sirve todavía a quien opera un satélite hoy. Lo que queda es un dato medido y un orden de aparición: en las pruebas, el Sol avisó con unas nueve horas de anticipación, y avisó primero en el sonido.
