Un intérprete en una sala donde se hablan tres idiomas a la vez al principio solo oye un ruido general. Pero si empieza a repreguntar, a prestar atención a las entonaciones y a precisar una y otra vez quién respondió con qué frase, poco a poco las voces individuales emergen de la cacofonía. Así funciona aproximadamente el nuevo algoritmo Solar-CDC, que por primera vez dividió el viento solar lento en dos poblaciones indistinguibles por su velocidad, pero de distinto origen.

El viento solar es un flujo de partículas cargadas que el Sol expulsa continuamente al espacio. El viento rápido (unos 700 km/s) se asocia con seguridad a los agujeros coronales, regiones donde las líneas magnéticas están abiertas y las partículas escapan libremente. En cambio, el lento (unos 400 km/s) podía nacer tanto en el cinturón de streamers, la zona de bucles magnéticos cerrados, como en los bordes de esos mismos agujeros coronales. El problema es que ambas fuentes producen plasma a casi la misma velocidad: la diferencia entre ellas es de solo 4 km/s, como entre el paso de un peatón y un trote ligero. Pero la composición de iones pesados, que se «congela» cerca del Sol y luego no cambia, sí es distinta. ¿Cómo separar las corrientes si el límite en el espacio multidimensional de la composición no es visible al ojo?

Solar-CDC actúa de otra manera. Toma siete características del plasma: velocidad, densidad, relaciones de estados de carga de oxígeno y carbono, proporción de hierro a oxígeno y carga media del oxígeno. Primero hace una partición burda de las observaciones en tres montones. Luego, una red neuronal aprende a reordenar los datos de modo que los puntos de un mismo montón se acerquen y los de montones distintos se repelan. Cada pocos pasos los montones se revisan de nuevo, y el ciclo se repite hasta que el panorama se estabiliza. Esto recuerda a un intérprete que no solo escucha, sino que pregunta activamente: «Has pronunciado esta palabra con tal acento, ¿entonces eres de ese grupo?».

El resultado fue nítido. Con las 30 602 observaciones de Solar Orbiter, el algoritmo halló tres poblaciones. Dos de ellas son viento lento con distinta composición: en una, la relación de iones de oxígeno O7+/O6+ es 0.080; en la otra, 0.400, es decir, 2.5 veces mayor. La tercera población es el viento rápido. Además, el grupo intermedio, con un valor de 0.160, corresponde exactamente a los bordes de los agujeros coronales. Incluso si se elimina de los datos la variable clave, esa relación de oxígeno, el algoritmo sigue recuperando la separación, aunque peor.

Ahora que las dos «voces» del viento lento son distinguibles, se puede rastrear cómo influye cada una en el clima espacial cerca de la Tierra. Las perturbaciones de distintas fuentes traen consecuencias diferentes para los satélites y las comunicaciones. Y el método en sí no está atado al Sol: puede separar poblaciones ocultas en cualquier conjunto de datos donde la señal se distribuya entre muchas variables, desde espectros de estrellas lejanas hasta análisis de células. A un intérprete que sabe repreguntar se le puede sentar en cualquier mesa de negociaciones.