Introducción: Las tormentas geomagnéticas afectan de forma significativa la densidad de las capas altas de la atmósfera y aumentan el arrastre sobre satélites de alta altitud, provocando cambios orbitales y riesgos de colisión. Este artículo presenta una propuesta de investigación renovada que combina modelos físicos y aprendizaje automático para mejorar la predicción del arrastre en eventos inminentes, con aplicación directa a la protección de infraestructuras satelitales críticas.

Contexto y novedad: Los modelos actuales suelen ser o puramente empíricos, con limitadas capacidades de extrapolación, o completamente físicos, con alto coste computacional y lagunas en ciertas interacciones no lineales entre viento solar, magnetosfera, ionosfera y termosfera. Nuestra propuesta integral fusiona modelos físicos como TIE-GCM con modelos de aprendizaje automático informados por principios físicos, logrando ajustes finos en los perfiles de densidad de la termosfera y la exosfera inferior. El resultado es un conjunto de pronóstico ensemblado que pondera predicciones según su confianza, mejorando robustez y precisión frente a métodos singulares.

Definición del problema y objetivos: El problema central es la baja fiabilidad en la predicción del arrastre de satélites de alta altitud durante tormentas geomagnéticas. Los objetivos son desarrollar un modelo de ML informado por física para predecir perfiles verticales de densidad, construir un sistema de pronóstico por conjunto que integre salidas físicas y ML, cuantificar la mejora frente a métodos empíricos y ofrecer una herramienta de prototipado rápido para operadores de satélites que permita evaluar riesgos y planificar maniobras preventivas.

Solución propuesta y metodología: La solución se articula en una canalización por etapas. Primero, ingesta multimodal de datos: viento solar (ACE/DSCOVR), índices magnetosféricos (GOES, Dst, Kp), perfiles de densidad por radioocultación GPS y medidas de arrastre de misiones HAS, junto con salidas de modelos físicos. Luego, normalización y limpieza robusta de datos. A continuación, una descomposición semántica que representa parámetros atmosféricos y sus relaciones en forma de grafo para que el modelo aprenda dependencias físicas complejas. Se incorpora una evaluación multilayer que verifica consistencia física, valida mediante simulaciones simplificadas de decaimiento orbital y analiza novedad frente a bases históricas. Un lazo meta de autoevaluación entrena una métrica interna de confianza que guía iteraciones y estabiliza el sistema. Finalmente, una fusión de scores basada en técnicas inspiradas en Shapley y AHP pondera salidas físicas y de ML en tiempo real para producir un hiper-score accionable.

Arquitectura y modelos: El núcleo de ML propuesto es una arquitectura híbrida CNN-LSTM diseñada para capturar características espacio-temporales de perturbaciones atmosféricas. Los grafos físicos se integran como restricciones y regularizadores dentro de la función de coste, garantizando adherencia a leyes de conservación básicas. Además se contempla un bucle de aprendizaje activo con retroalimentación humana mediante paneles de analistas de clima espacial, donde la señal de expertos se incorpora con técnicas de refuerzo y aprendizaje por consulta para mejorar decisiones críticas.

Diseño experimental y métricas: El experimento utiliza una base de datos consolidada de 20 años con todas las fuentes mencionadas y salidas de TIE-GCM bajo escenarios variados. División típica de datos 80 10 10 con validación cruzada. Métricas de evaluación: RMSE, MAE, coeficiente de correlación y Brier Skill Score para eventos extremos. Se realizarán pruebas de simulación de maniobras y comparativas contra modelos empíricos actuales para cuantificar mejoras.

Escalabilidad y despliegue: En el corto plazo se desarrollará un sistema de predicción para un conjunto representativo de satélites. A medio plazo se integrará con servicios comerciales y automatizaciones de control orbital. A largo plazo la meta es una red global en tiempo real que soporte operaciones autónomas de constelaciones. Para el despliegue escalable se aprovecharán infraestructuras en la nube con alto rendimiento y arquitecturas containerizadas.

Impacto esperado: Se estima una mejora en la precisión de predicción del arrastre del orden de 20 a 30 respecto a métodos empíricos actuales, lo que permite reducir maniobras innecesarias, ahorrar combustible, extender vida útil de misiones y disminuir riesgo de colisiones. Este avance contribuye a la resiliencia de activos espaciales y al crecimiento de servicios de meteorología espacial comerciales.

Costes y cronograma: El proyecto contempla inversión en infraestructura de cálculo acelerado, personal multidisciplinar y adquisición de datos. Un despliegue inicial puede requerir recursos de cómputo significativos y un equipo de desarrollo e ingeniería durante un ciclo de 24 a 36 meses con entregables iterativos y demostraciones operativas.

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Conclusión: La propuesta híbrida física ML y la arquitectura de evaluación multicapa ofrecen una vía práctica para mejorar la predicción del arrastre en tormentas geomagnéticas, con beneficios operativos tangibles. Q2BSTUDIO puede asesorar en el diseño, desarrollo e integración de estas soluciones, desde prototipos hasta sistemas de misión crítica, combinando experiencia en desarrollo de aplicaciones, inteligencia artificial y seguridad para garantizar implementaciones robustas y escalables. Más información sobre nuestras capacidades de IA en Inteligencia artificial para empresas.