O Prêmio Nobel de Física de 2024 é concedido ao americano John Hopfield e ao cientista anglo-canadense Geoffrey Hinton por seu trabalho pioneiro em aprendizado de máquina e redes neurais artificiais. Esta tecnologia transformadora está atualmente a fazer ondas em vários campos, incluindo a investigação atmosférica. Um exemplo é um estudo brilhante sobre a previsão do comportamento da ionosfera da Terra, mostrando como as redes neurais podem revolucionar a exploração científica.
Um progresso significativo foi feito na compreensão do comportamento da ionosfera da Terra com um novo estudo sobre a precisão da previsão do conteúdo total de elétrons na região equatorial. Os pesquisadores Dra. Olga Maltseva e Dr. Artem Kharakashyan, da Universidade Federal do Sul da Rússia, exploraram como a precisão das previsões varia em diferentes locais próximos ao equador. Suas descobertas, baseadas em métodos avançados de aprendizagem, são detalhadas na revista científica Geodesy and Geodynamics.
A camada da atmosfera chamada ionosfera, cheia de elétrons e íons livres, é crítica para os sistemas globais de navegação e redes de comunicação porque afeta a forma como os sinais viajam pelo espaço. O conteúdo total de elétrons é uma medida de todas as partículas carregadas na coluna ionosférica, e a previsão precisa tem sido um desafio bem conhecido. Embora pesquisas anteriores tenham frequentemente se baseado em dados limitados e métodos mais antigos, este estudo utiliza um modelo de aprendizagem de última geração que pode “ver” em ambas as direções temporais, resultando em previsões significativamente melhoradas para intervalos de curto e longo prazo.
Maltseva e a sua equipa examinaram dados de 14 locais próximos do equador, utilizando um mapa global criado pelo Laboratório de Propulsão a Jato para analisar mudanças no conteúdo total de eletrões. Esses mapas fornecem uma visão detalhada das mudanças ionosféricas em todo o mundo. Os modelos são treinados usando dados sobre a atividade solar, que se referem a mudanças na produção de energia do Sol, influência geomagnética (efeito causado pelo campo magnético da Terra e outros fatores atmosféricos). Esses métodos inovadores superam os métodos anteriores e fornecem previsões mais precisas, ao mesmo tempo que eliminam diferenças causadas por diferenças geográficas. Os métodos mais antigos tendem a produzir resultados específicos do local, tornando-os menos confiáveis globalmente.
Dr. Maltseva enfatizou a importância disso: “Nossos resultados demonstram que uma abordagem bidirecional não apenas melhora a precisão da previsão, mas também neutraliza as variações geográficas nas margens de erro, fornecendo uma solução poderosa para o monitoramento ionosférico global.”
A análise abrangente inclui estações como Niue, Jicamarca e Darwin, que fornecem informações valiosas sobre como o conteúdo total de elétrons flutua sob diferentes condições atmosféricas. Notavelmente, os modelos tiveram um desempenho excepcionalmente bom na manutenção da precisão durante uma tempestade geomagnética severa (perturbações temporárias no campo magnético da Terra causadas pela atividade solar) em dezembro de 2015, mostrando resiliência mesmo sob condições climáticas espaciais extremas.
Estas descobertas destacam o potencial das tecnologias avançadas na investigação ionosférica. Ao ter em conta as diferenças na fiabilidade das previsões entre locais, estes modelos abrem a porta à melhoria de serviços como a navegação global e a resposta a desastres. Os usos futuros podem incluir a integração em tempo real com dados de satélite para melhorar ainda mais as previsões e ajudar a mitigar os riscos de perturbações naturais ou provocadas pelo homem.
Referência do diário
Kharakashyan, A. e Maltseva, O. (2024). “Dependência longitudinal da precisão da previsão do conteúdo total de elétrons da ionosfera na região equatorial.” Geodésia e Geodinâmica, 15(2024), 528-541. Número digital: https://doi.org/10.1016/j.geog.2024.02.001
Sobre o autor
Dra. Olga Maltseva é pesquisador principal do Instituto de Física da Universidade Federal do Sul em Rostov-on-Don, Rússia. Durante sua longa carreira, publicou diversos artigos em periódicos e diversas monografias sobre modelagem de propagação de ondas de rádio em diferentes bandas de frequência na ionosfera e na magnetosfera. Seus interesses atuais incluem a validação de modelos ionosféricos empíricos, a assimilação do conteúdo total de elétrons (TEC) nesses modelos e o estudo do impacto das tempestades magnéticas nas distribuições globais do TEC.
