{"id":114543,"date":"2022-01-31T09:07:17","date_gmt":"2022-01-31T13:07:17","guid":{"rendered":"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/?p=114543"},"modified":"2022-01-31T09:07:17","modified_gmt":"2022-01-31T13:07:17","slug":"la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial aprende a predecir el flujo solar"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/7108_la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-114545\" src=\"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/7108_la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar.jpg\" alt=\"\" width=\"670\" height=\"377\" srcset=\"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/7108_la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar.jpg 670w, https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/7108_la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar-300x169.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 670px) 100vw, 670px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Unos cient\u00edficos han desarrollado una nueva metodolog\u00eda que utiliza el aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial) para pronosticar el flujo de radiaci\u00f3n solar, en concreto, el \u00edndice F10.7, en un horizonte temporal de d\u00edas, lo que resulta muy relevante a la hora de dise\u00f1ar y planificar operaciones espaciales.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El trabajo es obra de Emma Stevenson, V\u00edctor Rodr\u00edguez-Fern\u00e1ndez y David Camacho, de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM) en Espa\u00f1a, as\u00ed como Edmondo Minisci, de la Universidad de Strathclyde en el Reino Unido.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El \u00edndice F10.7 es una medida de la intensidad de las emisiones de radiaci\u00f3n solar ultravioleta con una longitud de onda de 10,7 cm y se utiliza como un indicador de la actividad solar, siendo uno de los principales responsables de los cambios de la densidad atmosf\u00e9rica, y por lo tanto, del arrastre atmosf\u00e9rico. Dado que el arrastre atmosf\u00e9rico es una de las fuentes de incertidumbre m\u00e1s destacadas en la predicci\u00f3n de la \u00f3rbita de los sat\u00e9lites en la \u00f3rbita terrestre baja (LEO, por sus siglas en ingl\u00e9s), la modelizaci\u00f3n precisa de este \u00edndice es de gran importancia para ayudar a predecir las posiciones de los sat\u00e9lites y la basura espacial, as\u00ed como para asegurar que no se produzcan colisiones.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La metodolog\u00eda seguida por el grupo de investigaci\u00f3n de la UPM para el desarrollo de este modelo se basa en el uso de m\u00e9todos de aprendizaje profundo, deep learning, m\u00e1s concretamente, en un nuevo enfoque basado en Redes Residuales Profundas. Este m\u00e9todo, basado en la arquitectura de redes neuronales N-BEATS, ha resultado ser eficaz en la predicci\u00f3n de valores puntuales hasta 27 d\u00edas en el futuro, as\u00ed como en la estimaci\u00f3n de la incertidumbre en la predicci\u00f3n utilizando un conjunto de modelos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El equipo de investigaci\u00f3n ha comprobado tambi\u00e9n que el modelo N-BEATS mejora los resultados de dos modelos de predicci\u00f3n disponibles para operadores espaciales: uno estad\u00edstico (proporcionado por BGS, ESA), y otro de una red neuronal m\u00e1s simple que utiliza informaci\u00f3n del flujo solar en m\u00faltiples longitudes de onda (por CLS, CNES).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span class=\"RichTextAlignCenter citewrapper\"><img decoding=\"async\" class=\"RichTextAlignCenter\" src=\"https:\/\/noticiasdelaciencia.com\/upload\/images\/01_2022\/7108_la-inteligencia-artificial-aprende-a-predecir-el-flujo-solar.jpg\" alt=\"[Img #65620]\" \/><\/span><\/p>\n<div class=\"imagefooterprint\"><\/div>\n<p>En esta fotograf\u00eda del Sol, tomada en luz visible, se aprecian algunas manchas solares. (Foto: NASA&#8217;s Scientific Visualization Studio \/ SDO Science Team \/ Virtual Solar Observatory)<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En opini\u00f3n de los investigadores de la UPM: \u201cCon un n\u00famero creciente de empresas privadas que ofrecen servicios en el espacio, los resultados de este estudio son importantes para la industria espacial, ya que pueden utilizarse para desarrollar herramientas que permitan prever las condiciones de arrastre en un futuro pr\u00f3ximo y hacer predicciones de \u00f3rbita m\u00e1s precisas\u201d.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El estudio se ha publicado en la revista acad\u00e9mica Acta Astronautica, bajo el t\u00edtulo \u201cA deep learning approach to solar radio flux forecasting\u201d.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>(Fuente: UPM)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unos cient\u00edficos han desarrollado una nueva metodolog\u00eda que utiliza el aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial) para pronosticar el 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