Reto 4: Modelos de IA para caracterización y predicción del Ciclo Solar 25 usando imágenes del SOHO#
Retador: David Sierra Porta
Institución: Universidad Tecnológica de Bolívar
Resumen#
Desarrollar modelos de machine learning que utilicen imágenes espectrales del Observatorio Solar y Heliosférico (SOHO) para caracterizar y predecir la evolución del ciclo solar 25. El objetivo es mejorar la precisión de los modelos tradicionales basados en series temporales.
Objetivos#
Aplicar CNNs y modelos de deep learning a imágenes EIT171, EIT195, EIT284, EIT304, HMIIGR y HMIMAG.
Estimar el estado y progresión del ciclo solar.
Producir resultados que puedan ser usados por la comunidad científica para la predicción de fenómenos solares.