EuropaPress.- Investigadores del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) han aplicado, por primera vez, técnicas de aprendizaje automático para estudiar los movimientos horizontales del plasma en la superficie solar. Así, a través de la red neuronal que han desarrollado denominada ‘DeepVel’, aprende por sí misma a interpretar los datos, mejora los métodos anteriores y permite observar estructuras no detectadas previamente, según informa el IAC en un comunicado.
En este sentido, apuntan que muchos de los fenómenos que se producen en la atmósfera solar están controlados por los movimientos del plasma, especialmente en la fotosfera, que es la capa superficial del sol y visible a simple vista mediante grandes telescopios.
Al respecto, señalan que medir la velocidad del movimiento vertical “es relativamente fácil” gracias al efecto Doppler, que produce un desplazamiento de las líneas de su espectro proporcional a la velocidad. Sin embargo, medir cómo se mueve el plasma de forma paralela a la superficie “es mucho más complicado” porque en este caso el efecto Doppler no opera.
Por ello, el método desarrollado por un equipo científico, una red neuronal, posibilitará poder medir ese movimiento horizontal automáticamente. Los resultados del estudio se publican este viernes en Astronomy & Astrophysics. Añaden que en física solar se suelen medir estas velocidades tomando varias imágenes de la superficie del sol y se compara cómo se mueven los gránulos de una imagen a la anterior.
Esto, dicen, es una forma “bastante intuitiva y habitual” de medir velocidades en la vida diaria. A modo de ejemplo indican que cuando se quiere cruzar una calle, se estima la velocidad a la que circula un coche para saber si se puede hacer, comparando su posición en unos pocos segundos. El problema de aplicar este método en la superficie solar es que produce estimaciones “poco detalladas” y solo permite detectar movimientos de estructuras mayores de 1000 km y que se muevan durante un periodo largo de tiempo.