A NASA deu um passo ousado na fronteira entre ciência espacial e inteligência artificial com o lançamento do Surya, um modelo de IA heliofísica projetado para revolucionar a forma como os cientistas estudam o Sol e preveem o clima espacial. Inspirado em arquiteturas transformadoras, semelhantes aos modelos de linguagem como o GPT, o Surya foi desenvolvido para “aprender a linguagem visual do Sol” e ajudar a decifrar fenômenos como ejeções de massa coronal, tempestades solares e variações no campo magnético que podem impactar diretamente a Terra.
O projeto foi liderado pelo Dr. Andrés Muñoz-Jaramillo, do Southwest Research Institute (SwRI), em colaboração com universidades e centros de pesquisa de ponta. Treinado com nove anos de imagens de alta resolução do Observatório de Dinâmica Solar (SDO), o Surya transforma um oceano de dados em previsões úteis para proteger sistemas de comunicação, satélites, redes de energia e até a aviação.
“Surya é como um GPT visual para a heliofísica”, disse Muñoz-Jaramillo. “Ele foi ensinado a reconhecer padrões no Sol (regiões ativas, loops coronais, buracos escuros) e a relacionar essas estruturas complexas com os eventos que desencadeiam. Pela primeira vez, conseguimos dar sentido a dados massivos com velocidade e precisão sem precedentes.”
Embora o Sol seja a fonte da vida na Terra, ele também pode representar uma ameaça significativa. Ejeções de massa coronal e erupções solares liberam partículas carregadas que viajam até o nosso planeta e podem causar apagões de energia, falhas em satélites, prejuízos à aviação e impactos na agricultura. O desafio sempre foi prever esses eventos com antecedência suficiente para mitigar seus efeitos.
O SDO, em operação desde 2010, já fornecia uma visão detalhada da atmosfera solar em múltiplos comprimentos de onda. Mas o volume de dados (contínuo, estável e massivo) era quase impossível de analisar de forma eficiente sem inteligência artificial. Com o Surya, a NASA agora consegue explorar plenamente esse acervo.
Segundo Kevin Murphy, diretor de dados científicos da agência: “Estamos promovendo a ciência orientada por dados ao incorporar a expertise científica da NASA em modelos de IA de ponta. O Surya inaugura uma nova era de análise solar, traduzindo complexidade em previsões concretas.”
O Surya foi desenvolvido em parceria com a IBM e integra a estratégia 5+1 de IA da NASA, que busca criar modelos fundamentais para cada área científica da agência. Sua arquitetura nasceu do trabalho da equipe IMPACT AI, do Centro de Voos Espaciais Marshall, no Alabama, que já havia criado um modelo semelhante para dados de ciências da Terra.
Diferente de outros modelos, o Surya foi ensinado não apenas a preencher lacunas nos dados, mas também a prever o futuro comportamento do Sol. O sistema poderá, no futuro, integrar não apenas imagens, mas também magnetogramas, medições de irradiância e dados de vento solar, criando uma plataforma unificada para entender a dinâmica do sistema Sol-heliosfera.
A NASA abriu o código do Surya à comunidade científica, convidando pesquisadores a explorar aplicações inovadoras. Isso pode ir de previsões mais confiáveis de tempestades geomagnéticas até novas ferramentas de pesquisa sobre a origem do campo magnético solar e sua evolução.
Para Muñoz-Jaramillo, a importância vai além da tecnologia: “Traduzir a linguagem visual do Sol é como traduzir entre dois idiomas próximos. É trabalhoso, mas agora é possível. O Surya pode mudar nossa forma de estudar o Sol e proteger a vida na Terra.”
A NASA está fornecendo acesso aberto ao modelo e ao código .
Sobre a imagem: Estas imagens comparam os dados de campo (à direita) com os resultados do modelo (ao centro) para erupções solares, os eventos responsáveis pela maioria das condições climáticas espaciais. Resultados preliminares sugerem que Surya aprendeu física suficiente para prever a estrutura e a evolução de uma erupção solar observando sua fase inicial (à esquerda). Crédito: NASA/SDO/IBM/Marshall Space Flight Cente.
Fonte: https://phys.org/news/2025-08-nasa-heliophysics-ai-foundation-scientists.html
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