Dans un article publié le 14 août 2026 et révisé le 27 août 2026, la NASA indique que des astrophysiciens et des spécialistes des données de son centre COFFIES ont développé un modèle d’apprentissage automatique capable de prévoir l’apparition de régions actives à la surface du Soleil jusqu’à 12 heures avant leur émergence. Le modèle analyse les données de la sonde Solar Dynamics Observatory et s’appuie sur les moyens de calcul de l’Ames Research Center. Il recherche de légères variations des ondes acoustiques liées aux régions de taches solaires qui se forment sous la surface et remontent vers celle-ci.

Selon Alexander Kosovichev, co-investigateur de COFFIES au NJIT, ces structures magnétiques ne sont pas visibles pendant leur ascension dans l’intérieur solaire ; la technique repère donc des précurseurs indirects, comme de faibles changements du champ magnétique et du régime des ondes acoustiques. L’approche, publiée dans le Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, diffère des prévisions opérationnelles actuelles de la NOAA et de l’US Air Force, qui portent sur des régions déjà visibles.

Le modèle n’est pas encore prêt pour des prévisions opérationnelles en temps réel. L’équipe prévoit de le valider sur davantage d’événements solaires connus afin de l’affiner. Michelangelo Romano, directeur adjoint du bureau d’analyse météorologique spatiale Moon to Mars de la NASA, estime que ce modèle pourrait aider à prévoir des régions actives complexes souvent associées à des éruptions solaires et éjections de masse coronale dangereuses.