Tempeste solari, un algoritmo può dare l'allarme con 30 minuti di anticipo

Come le sirene che risuonano negli Stati Uniti in occasione dei tornado, un nuovo algoritmo basato sull’Intelligenza Artificiale potrebbe presto dare l’allarme per le tempeste solari: è in grado di prevederle con 30 minuti di anticipo, calcolando in pochi secondi l’intensità, la direzione e dove colpiranno. Il sistema è stato messo a punto da un gruppo internazionale di ricercatori della Nasa, che hanno pubblicato il risultato ottenuto sulla rivista Space Weather. Il modello matematico, chiamato ‘Dagger’ (pugnale), combina i dati raccolti dai satelliti e dalle stazioni a terra e dà un allerta con sufficiente anticipo per prevenire danni gravi a reti elettriche e infrastrutture.

Le tempeste solari, che consistono in un disturbo del campo magnetico terrestre causato dall’attività della nostra stella, possono variare molto in intensità, ma in un mondo sempre più dipendente dalla tecnologia i loro effetti diventano sempre più pericolosi. Ad esempio, la tempesta solare più forte mai registrata, l’evento di Carrington del 1859 che provocò incendi nelle stazioni telegrafiche, se si verificasse oggi potrebbe paralizzare le economie, provocando blackout persistenti e interruzioni delle comunicazioni globali. Un rischio che sta aumentando ulteriormente man mano che il Sole si avvicina al picco della sua attività, che dovrebbe arrivare nel 2025.

Per prepararsi a questa minaccia, i ricercatori guidati da Vishal Upendran del Centro indiano interuniversitario di astronomia e astrofisica hanno sfruttato l’AI per mettere a punto un algoritmo che può prevedere in modo rapido e accurato le tempeste solari in tutto il mondo, mezz’ora prima che si verifichino: secondo gli autori dello studio, infatti, il sistema è in grado di fare previsioni in meno di un secondo e di aggiornarle poi ogni minuto. Dagger è stato testato con due tempeste geomagnetiche verificatesi nell'agosto 2011 e nel marzo 2015: in entrambi i casi, l’algoritmo si è dimostrato affidabile e preciso.