Os efeitos das tempestades solares podem causar:<\/p>\n
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- Danos a sat\u00e9lites, naves espaciais e\/ou astronautas que est\u00e3o estacionados fora da Terra;<\/li>\n
- Perda de hardware de sat\u00e9lite, danificando pain\u00e9is e circuitos solares;<\/li>\n
- Impacto nas viagens a\u00e9reas, devido a erros de navega\u00e7\u00e3o e risco potencial de radia\u00e7\u00e3o para tripula\u00e7\u00e3o e passageiros de companhias a\u00e9reas;<\/li>\n
- Redu\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de alimentos, pois a agricultura pode ser afetada pela interrup\u00e7\u00e3o da navega\u00e7\u00e3o de GNSS.<\/li>\n<\/ul>\n
As implica\u00e7\u00f5es incluem tanto a pesquisa acad\u00eamica quanto a prepara\u00e7\u00e3o operacional. O novo modelo fornecer\u00e1 ferramentas para ajudar especialistas a se planejar para tempestades solares, que podem interromper a infraestrutura tecnol\u00f3gica da Terra.<\/p>\n
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\u201cPense nisso como uma previs\u00e3o do tempo para o espa\u00e7o. Assim como trabalhamos para nos preparar para eventos clim\u00e1ticos perigosos, precisamos fazer o mesmo para tempestades solares. Surya nos d\u00e1 uma capacidade sem precedentes de antecipar o que est\u00e1 por vir e n\u00e3o \u00e9 apenas uma conquista da tecnologia, mas um passo cr\u00edtico para proteger nossa civiliza\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica da estrela que nos sustenta\u201d,<\/p>\n
disse Juan Bernabe-Moreno, diretor da IBM Research Europe, Reino Unido e Irlanda.<\/p><\/blockquote>\n
A previs\u00e3o tradicional do tempo solar depende de visualiza\u00e7\u00f5es parciais da superf\u00edcie do Sol por sat\u00e9lite, o que historicamente torna a previs\u00e3o precisa extremamente dif\u00edcil. Surya aborda essa limita\u00e7\u00e3o t\u00edpica ao ser treinado no maior conjunto de dados de alta resolu\u00e7\u00e3o j\u00e1 curado. Este conjunto de dados foi criado para ajudar pesquisadores a estudar e avaliar melhor tarefas cr\u00edticas de previs\u00e3o do clima espacial. Exemplos dessas tarefas, nas quais Surya foi testado, incluem a previs\u00e3o de erup\u00e7\u00f5es solares, a velocidade dos ventos solares, a previs\u00e3o de espectros EUV solares e o surgimento de regi\u00f5es ativas no Sol.<\/p>\n
Nos primeiros testes, os pesquisadores relataram uma melhoria de 16% na precis\u00e3o da classifica\u00e7\u00e3o de erup\u00e7\u00f5es solares, o que os eles relatam como uma melhoria muito substancial em compara\u00e7\u00e3o aos m\u00e9todos anteriores. Al\u00e9m da tarefa de classifica\u00e7\u00e3o de erup\u00e7\u00f5es solares bin\u00e1rias, o Surya foi criado para prever visualmente erup\u00e7\u00f5es solares pela primeira vez, fornecendo uma imagem de alta resolu\u00e7\u00e3o de onde a erup\u00e7\u00e3o est\u00e1 prevista para ocorrer com at\u00e9 duas horas de anteced\u00eancia.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/foto-do-sol-de-perto.jpg\")
<\/p>\nOs desafios t\u00e9cnicos eram imensos. Surya foi treinado com nove anos de dados de observa\u00e7\u00e3o solar de alta resolu\u00e7\u00e3o do Observat\u00f3rio de Din\u00e2mica Solar da NASA. Essas imagens solares s\u00e3o 10 vezes maiores do que os dados t\u00edpicos de treinamento de IA, exigindo uma solu\u00e7\u00e3o multiarquitetura personalizada para lidar com a escala massiva e, ao mesmo tempo, manter a efici\u00eancia. O resultado \u00e9 um modelo com resolu\u00e7\u00e3o espacial sem precedentes que pode resolver caracter\u00edsticas solares em escalas e contextos n\u00e3o capturados anteriormente em fluxos de trabalho de treinamento de IA em larga escala.<\/p>\n
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\u201cEstamos promovendo a ci\u00eancia orientada por dados ao incorporar a profunda experi\u00eancia cient\u00edfica da NASA em modelos de IA de ponta. Ao desenvolver um modelo fundacional treinado nos dados heliof\u00edsicos da NASA, estamos facilitando a an\u00e1lise das complexidades do comportamento do Sol com velocidade e precis\u00e3o sem precedentes. Este modelo possibilita uma compreens\u00e3o mais ampla de como a atividade solar impacta sistemas e tecnologias cr\u00edticas dos quais todos dependemos aqui na Terra\u201d,<\/p>\n
disse Kevin Murphy, diretor de Dados Cient\u00edficos na sede da NASA em Washington<\/p><\/blockquote>\n
Surya faz parte de um esfor\u00e7o mais amplo da IBM para adotar abordagens generativas e automatizadas que capacitam algoritmos a serem descobertos, testados e desenvolvidos em escala. Surya \u00e9 um exemplo de como a IBM est\u00e1 posicionando a IA n\u00e3o apenas como uma ferramenta, mas como um impulsionador de descobertas cient\u00edficas. Ao lan\u00e7ar o Surya no Hugging Face<\/a>, a IBM e a NASA est\u00e3o democratizando o acesso a ferramentas avan\u00e7adas para entender e prever o clima solar e a explora\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. Pesquisadores do mundo todo agora podem aproveitar essa base para desenvolver aplica\u00e7\u00f5es especializadas para suas regi\u00f5es e ind\u00fastrias.<\/p>\n
Este modelo faz parte de uma colabora\u00e7\u00e3o maior entre a IBM e a NASA para usar a tecnologia de IA para explorar nosso planeta e sistema solar. Ele se junta \u00e0 fam\u00edlia Prithvi de modelos fundacional, que inclui um modelo geoespacial e um modelo clim\u00e1tico. No ano passado, a IBM e a NASA lan\u00e7aram o modelo clim\u00e1tico Prithvi<\/a> no Hugging Face para que cientistas e a comunidade em geral desenvolvessem proje\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas e de tempo de curto e longo prazo.<\/p>\n
Com informa\u00e7\u00f5es e imagens da IBM<\/p>\n