Towards a Fully Automated Pipeline for Short-Term Forecasting of In Situ Coronal Mass Ejection Magnetic Field Structure
Este artículo presenta un pipeline automatizado que combina detección remota, modelos de arrastre, aprendizaje profundo y reconstrucción iterativa para pronosticar en tiempo real la estructura del campo magnético de las eyecciones de masa coronal en L1, demostrando su eficacia operativa aunque con limitaciones debido a la complejidad de los eventos.