A IA está tentando prever manchas solares antes de elas aparecerem

A atividade do Sol parece distante da rotina de uma empresa, mas parte da infraestrutura que usamos diariamente depende dela. Satélites, comunicações por rádio, sistemas de navegação e redes elétricas podem ser afetados por eventos de clima espacial provocados pela atividade solar. A NOAA mantém serviços específicos para acompanhar esses fenômenos porque erupções solares e ejeções de massa coronal podem produzir desde degradação de comunicações até perturbações em satélites e sistemas elétricos. (swpc.noaa.gov)

Um trabalho publicado em agosto de 2026 acrescentou uma possibilidade interessante a esse monitoramento. Pesquisadores do New Jersey Institute of Technology, Princeton University e NASA Ames, dentro do programa COFFIES da NASA, desenvolveram um modelo chamado EarlyDetect, capaz de identificar sinais associados ao surgimento de regiões ativas do Sol antes de elas aparecerem claramente na superfície. Nos testes publicados, o modelo antecipou o início da emergência dessas regiões em 9,24 horas, em média, podendo produzir previsões com horizonte de até 12 horas.

O resultado não significa que a inteligência artificial esteja prevendo uma tempestade solar com nove horas de antecedência. O que o sistema faz é mais específico: tenta identificar uma região magneticamente ativa enquanto ela ainda está se formando, antes que as manchas solares associadas se tornem visíveis. Como essas regiões são locais onde muitas erupções solares e ejeções de massa coronal se originam, detectá-las mais cedo pode, futuramente, ampliar a janela disponível para outros modelos de previsão. A própria equipe ressalta que muitas regiões ativas nunca produzem grandes erupções e que o EarlyDetect ainda não está pronto para uso operacional em tempo real.

1. O que a IA está tentando prever

Manchas solares são regiões visualmente mais escuras da superfície do Sol associadas a concentrações intensas de campo magnético. Elas fazem parte de estruturas maiores chamadas regiões ativas, onde a configuração do campo magnético pode armazenar e posteriormente liberar grande quantidade de energia. A NOAA explica que as erupções solares ocorrem geralmente nessas regiões e que áreas de forte campo magnético também estão frequentemente associadas à origem de ejeções de massa coronal.

O problema é que uma região ativa não aparece instantaneamente. Estruturas magnéticas se desenvolvem abaixo da superfície visível e começam a emergir gradualmente. Nesse período, os cientistas não conseguem observar diretamente toda a estrutura magnética que ainda está no interior do Sol, mas conseguem medir efeitos indiretos provocados por ela.

É justamente esse intervalo que interessa ao EarlyDetect. Em vez de esperar que a mancha solar se torne evidente e então começar a analisá-la, o modelo procura alterações muito pequenas que antecedem seu aparecimento.

Esse tipo de previsão já era investigado antes do trabalho atual. Pesquisas em heliossismologia mostraram durante anos que mudanças no comportamento das ondas que atravessam o interior solar poderiam carregar informações sobre regiões ainda em formação. Um trabalho de 2024 do próprio grupo COFFIES, por exemplo, analisou dados de 61 regiões ativas observadas pelo Solar Dynamics Observatory e investigou o uso de redes LSTM para antecipar seu aparecimento.

O avanço de 2026 está principalmente na maneira como esses sinais temporais são processados.

2. Como é possível observar algo que ainda está abaixo da superfície

O Sol está continuamente atravessado por ondas acústicas. Os cientistas estudam essas oscilações por meio da heliossismologia, uma área que utiliza ondas no interior solar de maneira semelhante à forma como a sismologia utiliza ondas sísmicas para investigar o interior da Terra.

Quando uma estrutura magnética começa a subir em direção à superfície, ela pode alterar sutilmente a maneira como essas ondas se propagam e a quantidade de potência acústica observada em determinada região. Também surgem pequenas alterações mensuráveis no campo magnético próximo à superfície.

O instrumento utilizado nesse trabalho é o Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), instalado no Solar Dynamics Observatory da NASA. O HMI registra medições em intervalos de 45 segundos, permitindo acompanhar a evolução do campo magnético, velocidades na superfície e propriedades associadas às ondas acústicas. O EarlyDetect trabalha com mapas derivados dessas observações ao longo do tempo.

O desafio não é simplesmente encontrar um valor alto ou baixo. Os sinais procurados são pequenos diante da enorme quantidade de variação normal existente no Sol. Alexander Kosovichev, um dos pesquisadores do projeto, comparou o problema a identificar uma pequena mudança de ritmo dentro de uma orquestra extremamente barulhenta.

É nesse tipo de problema que machine learning pode ser particularmente útil: não porque conheça uma física que os pesquisadores desconhecem, mas porque consegue comparar longas sequências de medições e procurar combinações recorrentes de alterações sutis.

3. O que o EarlyDetect faz de diferente

O trabalho, publicado no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation como “Forecasting Continuum Intensity for Solar Active Region Emergence Prediction Using Transformers”, compara diferentes arquiteturas para prever a evolução da intensidade observada na superfície durante a emergência das regiões ativas.

O EarlyDetect utiliza uma arquitetura Transformer adaptada para séries temporais. Em vez de processar palavras como os grandes modelos de linguagem, o sistema recebe sequências de observações solares e tenta prever como elas evoluirão nas horas seguintes. O modelo utiliza janelas móveis de dados para acompanhar mudanças recentes sem perder completamente o histórico anterior.

Os pesquisadores treinaram e avaliaram o sistema sobre observações de regiões ativas registradas pelo SDO. O melhor modelo obteve erro de previsão 10,6% menor que a referência baseada em LSTM utilizada no estudo e identificou, em média, o início da emergência 9,24 horas antes de ela ser observada pelos critérios adotados.

Há uma descoberta metodológica interessante no trabalho. A equipe inicialmente aplicou uma etapa de filtragem destinada a reduzir ruído e facilitar a identificação dos padrões temporais. O efeito foi o contrário: a filtragem eliminava justamente pequenas oscilações que ajudavam a produzir os alertas mais precoces. Ao remover esse processamento, o desempenho melhorou.

O episódio é relevante porque ilustra um problema comum em projetos baseados em dados. Aquilo que parece ruído pode conter parte da informação que se pretende detectar. Um pipeline excessivamente agressivo na limpeza dos dados pode tornar o conjunto visualmente mais organizado e, ao mesmo tempo, reduzir seu valor preditivo.

4. Prever uma região ativa não é prever uma tempestade solar

A distinção é fundamental para interpretar corretamente a pesquisa.

O EarlyDetect não afirma que ocorrerá uma erupção solar nove horas depois do alerta. Ele estima que uma região ativa está emergindo. Algumas dessas regiões produzem grandes erupções; outras permanecem relativamente estáveis.

A previsão de clima espacial envolve várias etapas. Primeiro é necessário acompanhar a atividade no Sol. Quando ocorre uma erupção, ainda é preciso determinar sua intensidade, direção e possíveis efeitos sobre a Terra. No caso das ejeções de massa coronal, por exemplo, somente aquelas cuja trajetória e campo magnético interagem de maneira adequada com a Terra provocam tempestades geomagnéticas significativas. A NOAA explica que essas ejeções normalmente levam alguns dias para chegar ao planeta, embora eventos extremos possam percorrer essa distância em cerca de 18 horas.

Os sistemas operacionais atuais já combinam diferentes fontes de informação. O Space Weather Prediction Center da NOAA acompanha regiões visíveis, campos magnéticos, erupções, vento solar e dados de satélites para emitir previsões, alertas e avisos. O satélite ACE, localizado entre o Sol e a Terra, por exemplo, pode oferecer até aproximadamente uma hora de aviso sobre determinadas condições do vento solar pouco antes de elas atingirem nosso planeta.

A contribuição potencial de modelos como EarlyDetect está em acrescentar informação mais cedo na cadeia. Saber que uma região ativa está começando a emergir pode indicar onde concentrar observações e análises antes que ela esteja completamente formada.

5. Por que algumas horas a mais podem ser úteis

O clima espacial é relevante porque grande parte da infraestrutura moderna depende de tecnologias vulneráveis à atividade solar. A NOAA relaciona tempestades geomagnéticas e outros eventos a impactos sobre operações de satélites, GPS, comunicações de rádio, aviação e transmissão de energia elétrica.

Para operadores desses sistemas, tempo adicional pode permitir preparação operacional. Dependendo do evento e da infraestrutura, isso pode significar revisar operações de satélites, acompanhar degradação de comunicação, preparar procedimentos de contingência ou aumentar a atenção sobre determinados sistemas.

Isso não significa que nove horas de antecedência no surgimento de uma região ativa se convertam automaticamente em nove horas extras de aviso de uma tempestade. Ainda existem várias incertezas entre o nascimento da região, uma eventual erupção e seus possíveis efeitos na Terra.

O ganho relevante é outro: antecipar uma etapa do processo físico sobre a qual as previsões posteriores dependem.

A NASA destaca também a importância desse tipo de monitoramento para missões tripuladas além da órbita terrestre baixa. À medida que missões lunares e futuras viagens mais distantes aumentam a exposição de astronautas e equipamentos ao ambiente espacial, a capacidade de caracterizar eventos solares com antecedência ganha importância adicional.

6. O que essa pesquisa ensina sobre previsão com IA

Embora o problema solar seja muito específico, o trabalho exemplifica um tipo de aplicação de inteligência artificial que aparece em vários setores: identificar sinais precursores em sistemas complexos antes que o evento principal fique evidente.

Uma máquina industrial pode apresentar pequenas mudanças de vibração antes de uma falha. Um sistema de software pode alterar padrões de latência e erros antes de um incidente maior. Uma operação logística pode acumular pequenas variações antes de um atraso se tornar visível nos indicadores finais.

O paralelo não significa que o mesmo modelo usado pela NASA possa ser transportado para esses problemas. Cada domínio possui dados, física e critérios próprios. A semelhança está na estrutura da análise: existe um fluxo contínuo de medições, um evento futuro de interesse e sinais pequenos que podem estar distribuídos ao longo do tempo.

Esse tipo de projeto depende de mais do que escolher um algoritmo. É necessário definir corretamente o evento que será previsto, garantir que o histórico não contenha vazamento de informação futura, separar períodos de treinamento e teste, avaliar falsos alarmes e entender quanto valor uma determinada antecedência realmente produz.

O EarlyDetect também mostra por que explicações simples como “a IA encontrou um padrão invisível aos humanos” precisam ser tratadas com cuidado. Pesquisadores solares já estudavam há décadas alterações acústicas e magnéticas anteriores à emergência de regiões ativas. O papel do machine learning foi organizar e explorar essas medições temporais de uma nova maneira, não descobrir sozinho um fenômeno físico desconhecido.

7. O modelo ainda precisa provar que funciona em operação real

Os resultados são promissores, mas a própria equipe ressalta que o EarlyDetect não está pronto para previsão operacional em tempo real. O sistema ainda produz falsos alertas e algumas previsões atrasadas, e precisa ser validado em um número muito maior de eventos solares.

O artigo científico também mostra variação considerável no tempo de antecedência entre diferentes regiões. Há casos em que o modelo antecipa bem o evento e outros em que a previsão chega tarde. Essa variabilidade é importante porque uma média de 9,24 horas não descreve sozinha a confiabilidade de um sistema operacional.

A equipe disponibilizou ainda o Solar Active Region Emergence Dataset (SolARED) e um portal para exploração das observações, permitindo que outros pesquisadores desenvolvam e comparem abordagens. Segundo o NJIT, trata-se do primeiro conjunto público dedicado especificamente ao estudo da emergência de regiões ativas solares.

Essa etapa é particularmente importante em machine learning científico. Um resultado isolado diz pouco sobre robustez; dados compartilhados e avaliações reproduzíveis permitem descobrir se o desempenho se mantém quando novos grupos testam outras arquiteturas e eventos.

Conclusão

O EarlyDetect não prevê diretamente uma tempestade solar e ainda não é um sistema operacional de alerta. Seu avanço é mais específico e, justamente por isso, interessante: o modelo conseguiu identificar alterações em dados acústicos e magnéticos associadas ao surgimento de regiões ativas antes que elas se tornassem visíveis na superfície do Sol.

Nos testes publicados, essa antecipação chegou a uma média de 9,24 horas. Se a abordagem se mostrar robusta em conjuntos maiores e em operação contínua, poderá acrescentar uma camada anterior às ferramentas utilizadas hoje para monitorar e prever o clima espacial.

A pesquisa também oferece uma boa demonstração de onde machine learning pode ser útil em ciência e engenharia. Em vez de substituir o conhecimento sobre o sistema físico, o modelo trabalha sobre medições já conhecidas e procura relações temporais difíceis de identificar de forma consistente em grandes volumes de dados.

No caso do Sol, isso significa procurar pequenas alterações em uma enorme quantidade de ruído. Em outros contextos, a mesma lógica pode orientar sistemas de manutenção, monitoramento e detecção precoce, desde que o problema seja tratado com o mesmo cuidado em relação a dados, falsos alertas e limites de interpretação.

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Perguntas frequentes

A inteligência artificial já consegue prever manchas solares?

O EarlyDetect demonstrou capacidade de prever a emergência de regiões ativas associadas à formação de manchas solares antes de elas ficarem visíveis. Nos testes publicados, a antecipação média foi de 9,24 horas. O modelo ainda não está pronto para previsão operacional.

A IA consegue prever uma tempestade solar com nove horas de antecedência?

Não. O modelo prevê o surgimento de uma região ativa, não uma erupção solar ou ejeção de massa coronal. Muitas regiões ativas nunca produzem grandes eventos.

Como o modelo consegue detectar algo que ainda não apareceu?

Ele analisa pequenas mudanças em mapas de potência acústica e medições do campo magnético obtidas pelo Solar Dynamics Observatory. Essas alterações podem surgir enquanto estruturas magnéticas estão se aproximando da superfície.

O que são regiões ativas do Sol?

São áreas com campos magnéticos intensos, frequentemente associadas a grupos de manchas solares. Muitas erupções solares e ejeções de massa coronal se originam nessas regiões.

Por que tempestades solares são importantes para empresas?

Eventos severos de clima espacial podem afetar satélites, GPS, comunicações, aviação e redes elétricas. Por isso, NASA e NOAA mantêm programas específicos de monitoramento e previsão.

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Referências

• NASA — COFFIES Uses AI to Predict Storm-Causing Active Regions on Sun
• Journal of Geophysical Research — Forecasting Continuum Intensity for Solar Active Region Emergence Prediction Using Transformers
• NJIT — New AI Model Detects Hidden Signs of Solar Eruptions Hours Before They Emerge
• COFFIES — Research Publications
• Predicting the Emergence of Solar Active Regions Using Machine Learning
• NOAA — Solar Flares
• NOAA — Coronal Mass Ejections
• NOAA — Space Weather FAQ