Un equipo de astrofísicos y científicos de datos del centro científico DRIVE de la NASA conocido como COFFIES desarrolló un modelo de aprendizaje automático para predecir la aparición de regiones activas en el Sol hasta 12 horas antes de que se hagan visibles, informó la NASA el 14 de agosto de 2026. El trabajo, publicado en el Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, reunió a investigadores del Instituto de Tecnología de Nueva Jersey (NJIT), la Universidad de Princeton y el Centro de Investigación Ames de la NASA en Silicon Valley.

Según el informe, el modelo analiza datos del Observatorio de Dinámica Solar y recursos de supercomputación de Ames para detectar pequeñas disminuciones en la actividad acústica y el campo magnético del Sol, señales que forman patrones asociados a regiones activas emergentes. Alexander Kosovichev, coinvestigador de COFFIES en NJIT, explicó que no es posible ver directamente la estructura magnética mientras asciende por el interior solar, por lo que deben buscarse efectos indirectos, comparables a un leve cambio de ritmo dentro de una orquesta muy ruidosa.

El texto indica que el modelo usa una arquitectura de transformador con ventana deslizante y no está listo para pronósticos operativos en tiempo real. El equipo planea validar el enfoque con muchos más eventos solares conocidos. Michelangelo Romano, subdirector de la Oficina de Análisis Meteorológico Espacial Moon to Mars, afirmó que la herramienta podría ayudar a predecir regiones activas complejas, a menudo asociadas con erupciones solares y eyecciones de masa coronal peligrosas.