Nuevo estudio usa aprendizaje automático para desvelar misterios astrofísicos y mejorar la detección de plasmoides

MadridCientíficos del Laboratorio de Física de Plasma de Princeton del Departamento de Energía de EE. UU. han desarrollado un nuevo programa informático. Este programa utiliza el aprendizaje automático para identificar plasmóides, que son bolsas de plasma, en el espacio. Estos plasmóides se encuentran en la magnetosfera, la zona del espacio afectada por el campo magnético terrestre.

El nuevo programa fue entrenado con datos simulados. Analizará los datos de las naves espaciales para detectar plasmoides y estudiar la reconexión magnética, un proceso que puede dañar satélites y la red eléctrica.

El uso del aprendizaje automático ofrece varios beneficios clave:

• Mejora la capacidad de encontrar plasmoides
• Contribuye a la comprensión de la reconexión magnética
• Facilita la preparación ante perturbaciones causadas por la reconexión

Científicos buscan detectar plasmoides para determinar si influyen en la reconexión magnética. La reconexión magnética ocurre cuando las líneas del campo magnético se separan y se vuelven a unir, liberando una gran cantidad de energía. Este fenómeno puede interferir con satélites y afectar la red eléctrica cuando sucede cerca de la Tierra.

Algunos científicos, como el Profesor Hantao Ji de la Universidad de Princeton, creen que los plasmoides podrían acelerar la reconexión en grandes plasmas. Sin embargo, esta idea aún no ha sido confirmada. Los investigadores están tratando de determinar si los plasmoides afectan la tasa de reconexión y cuánta energía transfieren a las partículas de plasma.

El programa fue entrenado con datos imperfectos para detectar plasmoides con precisión. En los modelos computacionales, los plasmoides suelen tener formas circulares perfectas, pero estas no son comunes en la naturaleza. Para asegurarse de no pasar por alto plasmoides reales, Bergstedt y Ji utilizaron datos que incluían variaciones naturales.

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Bergstedt y Ji solían desarrollar programas que modelaban plasmoides. Ellos creen que la inteligencia artificial se utilizará cada vez más en la investigación astrofísica, ya que facilita la realización de predicciones con cantidades limitadas de datos.

Bergstedt y Ji planean poner a prueba su programa utilizando datos de la misión Magnetospheric Multiscale (MMS) de la NASA. La misión MMS, lanzada en 2015, investiga la reconexión. Cuenta con cuatro naves espaciales que viajan a través del plasma en la cola magnética, una región controlada por el campo magnético de la Tierra, lo que la hace ideal para estudiar la reconexión.

Estudiar la reconexión es complicado. Solo podemos observar el sol desde grandes distancias. Los plasmas en laboratorio son pequeños comparados con los del espacio. La magnetocola ofrece un plasma extenso que las naves espaciales pueden medir directamente.

Bergstedt y Ji tienen planes de mejorar su programa de dos maneras. Primero, lo adaptarán para que funcione con diferentes tipos de datos. Esto permitirá al programa gestionar nuevos conjuntos de datos. Segundo, utilizarán el programa para estudiar los datos MMS.

Nuestra investigación fue financiada por subvenciones del Departamento de Energía, la NASA y la Fundación Nacional de Ciencia.