PRESOL – Previsione di brillamenti solari da dati di telerilevamento con AI

PRESOL realizza un prototipo per la previsione di brillamenti solari combinando remote sensing e algoritmi supervisionati. L’obiettivo è stimare, entro specifiche latenze, la probabilità di flare ad alta intensità, riducendo il rischio per le reti delle telecomunicazioni, sistemi di navigazione e infrastrutture elettriche esposte a condizioni di Space Weather estreme. La piattaforma è pensata per integrazione a livello nazionale ed europeo

Tra gli obiettivi del progetto ci sono: l’abilitazione di previsioni robuste e verificabili nell’ambito dello Space Weather, con la possibilità di scalarle su grandi volumi di dati; il supporto al trasferimento tecnologico della soluzione tramite un portale web con API e microservizi per fruizione e integrazione dei modelli.

I flare solari nascono da riconfigurazioni magnetiche complesse e richiedono dataset ampi e accuratamente etichettati. I metodi tradizionali non colgono a sufficienza la dinamica spazio-temporale delle regioni solari attive. Servono quindi pipeline AI per classificazione delle caratteristiche delle aree interessate, una validazione rigorosa del metodo e una corrispettiva gestione adeguata delle risorse HPC necessarie.

Il progetto ha portato allo sviluppo di: modelli di predizione grazie all’utilizzo di una pipeline open-source (FLARECAST); metodi di Machine Learning per migliorare l’interpretazione dei dati; metodi per classificazione delle caratteristiche (feature ranking); metodi di validazione dei risultati.

I risultati consentiranno di aumentare la sicurezza dei sistemi di comunicazioni, delle grid elettriche e dei sistemi avionici, fornendo una piattaforma riutilizzabile per ricerca, industria e per i servizi previsionali nazionali interoperabili a livello UE. La parte tecnologica è trasferibile anche a domini ad alta intensità di dati, come quello medico, con analoghe esigenze di predizione su immagini e serie temporali.

Le applicazioni principali riguardano lo Space Weather, e il settore per la Sicurezza delle telecomunicazioni, delle reti energetiche e dei sistemi di navigazione, nonché gli ambiti dell’AI per la Scienza con esigenze di feature ranking, validazione metrica e piattaforme web per l’erogazione di modelli.