Uma equipa de
cientistas da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de
Coimbra (FCTUC) está a utilizar machine learning e inteligência
artificial (IA) para detetar os flares, erupções solares que são
ainda imprevisíveis.
Nesta
investigação internacional, desenvolvida no âmbito do projeto
SWATNet, está também em construção uma base de dados com vários
fenómenos solares, de acesso ao público. Os resultados obtidos até
ao momento são bastante promissores.
De acordo com
Teresa Barata, investigadora do Departamento de Ciências da Terra
(DCT) da FCTUC e do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço
(IA), este projeto pretende 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 FCTUC.
«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.
Além disto, este
projeto permite que os estudantes tenham também uma perceção
do mercado
trabalho e do mundo empresarial. O SWATNet dá também aos 12
alunos a
oportunidade de fazer um treino com a duração de um mês num
observatório solar na Hungria, realizar intercambio entre
instituições e também um estágio nas empresas
parceiras, que em
Portugal é o Instituto Pedro Nunes (IPN) ESA Space Solutions
Portugal.
O consórcio do
projeto integra várias instituições de países como Bélgica,
Finlândia, Grécia, Hungria, Itália, Polónia, Portugal e Reino
Unido, bem como por diversas empresas reconhecidas na área.
*Sara
Machado
Assessora
de Imprensa
Universidade
de Coimbra• Faculdade de Ciências e Tecnologia
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