Nasa e IBM hanno svelato il modello Surya che permetterà di prevedere i brillamenti solari con due ore di anticipo.
Il Sole è a oltre 150 milioni di chilometri di distanza, ma il suo impatto sulla vita moderna è sempre più visibile e tangibile. Le eruzioni solari e le espulsioni di massa coronale possono mettere fuori uso i satelliti, interrompere la navigazione aerea, causare blackout e rappresentare un grave rischio per gli astronauti a causa delle radiazioni.
Con la crescente dipendenza dell’umanità dalla tecnologia spaziale e i piani per l’esplorazione spaziale più profonda, una previsione meteorologica solare accurata è diventata una questione fondamentale.
Un nuovo strumento che può rivoluzionare quest’ambito è stato annunciato da Ibm e dalla Nasa che hanno svelato Surya, il modello di base open source più avanzato, progettato per comprendere i dati di osservazione solare ad alta risoluzione e prevedere l’impatto dell’attività solare sulla tecnologia terrestre e spaziale.
Un nuovo modello
Surya, che prende il nome dalla parola sanscrita per Sole, rappresenta – secondo i suoi sviluppatori – un significativo progresso nell’applicazione dell’intelligenza artificiale all’interpretazione delle immagini solari e alla ricerca sulle previsioni meteorologiche spaziali, fornendo un nuovo strumento per comprendere anticipatamente e puntualmente possibili tempeste solari ed evitare conseguenze rilevanti alla navigazione Gps e alle reti elettriche alle telecomunicazioni.
Le tradizionali previsioni meteorologiche solari si basano su viste satellitari parziali della superficie del Sole, rendendo estremamente difficile ottenere previsioni accurate. Surya affronta questa tipica limitazione addestrandosi sul più grande set di dati eliofisici ad alta risoluzione attualmente a disposizione.
Questo set di dati è progettato per aiutare i ricercatori a studiare e valutare meglio le attività critiche di previsione meteorologica spaziale. Esempi di queste attività, su cui Surya è stato testato, includono la previsione dei brillamenti solari, la velocità dei venti solari, la previsione degli spettri EUV solari e l’emergere di regioni attive sul Sole.
Nei primi test, i ricercatori hanno riportato un miglioramento del 16% nella precisione della classificazione dei brillamenti solari, che gli studiosi considerano un miglioramento sostanziale rispetto ai metodi precedenti. Oltre alla classificazione dei brillamenti solari binari, Surya è progettato per prevedere visivamente tali eventi, fornendo un’immagine ad alta risoluzione del punto in cui si prevede che si verifichino fino a due ore prima.
Le sfide tecniche
Surya – fanno sapere IBM e Nasa – è stato addestrato su nove anni di dati di osservazione solare ad alta risoluzione provenienti dal Solar Dynamics Observatory della Nasa.
Queste immagini solari sono 10 volte più grandi dei tipici dati di addestramento dell’AI, il che richiede una soluzione personalizzata per gestire l’enorme scala di dati mantenendo l’efficienza.
Il risultato è un modello con una risoluzione spaziale senza precedenti, in grado di risolvere le caratteristiche solari a scale e contesti mai catturati in precedenza nei flussi di lavoro di addestramento dell’AI su larga scala.
“Con questo modello miriamo a semplificare l’analisi delle complessità del comportamento del Sole con una velocità e una precisione senza precedenti”, ha affermato Kevin Murphy, responsabile dei dati scientifici presso la sede centrale della Nasa. “Questo modello consente una comprensione più ampia di come l’attività solare influisca sui sistemi e sulle tecnologie critiche su cui tutti facciamo affidamento qui sulla Terra”.
I potenziali danni di una tempesta solare
Con la crescente dipendenza tecnologica dell’umanità, aumenta anche la nostra vulnerabilità alle condizioni meteorologiche spaziali. Secondo uno scenario di rischio sistemico creato da Lloyd’s, l’economia globale potrebbe essere esposta a perdite pari a 2,400 mld di dollari in un periodo di cinque anni, con una perdita prevista di 17 mld di dollari derivante dalla minaccia di un’ipotetica tempesta solare.
Secondo questo scenario, l’America del Nord è identificata come la regione che probabilmente subirà il maggiore impatto finanziario, affrontando una potenziale perdita economica di 755 mld di dollari nel periodo preso in considerazione. Tuttavia, il divario con le ripercussioni sull’Europa è relativamente ridotto, poiché il Vecchio Continente subirebbe un impatto di 697 mld di dollari. La Cina invece avrebbe una diminuzione del Pil pari a 428 mld di dollari.
Ibm-Nasa: una partnership sempre più stretta
Questo modello fa parte di una più ampia collaborazione tra IBM e Nasa per utilizzare la tecnologia dell’intelligenza artificiale per esplorare il nostro pianeta e il sistema solare. Si unisce alla famiglia di modelli di base Prithvi, che include un modello geospaziale e uno meteorologico.
Lo scorso anno, Ibm e la Nasa hanno rilasciato Prithvi su Hugging Face (piattaforma open source di AI che offre strumenti e risorse per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning all’avanguardia) per consentire a tutta la comunità scientifica di sviluppare proiezioni meteorologiche e climatiche a breve e lungo termine.
L’articolo originale è stato pubblicato sul numero di Fortune Italia di ottobre 2025 (numero 8, anno 8)
