Usare le I.A. per mappare l'Universo: Ecco cosa hanno trovato

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Gli astronomi del California Institute of Technology, a Pasadena, hanno impiegato un algoritmo di apprendimento automatico per catalogare 1.000 supernove in modo completamente autonomo. Il progresso tecnologico e le intelligenze artificiali potranno fare davvero la differenza nello studio dell'Universo?

Il particolare schema di calcolo utilizzato dagli esperti, chiamato SNIascore, è stato applicato ai dati acquisiti dalla Zwicky Transient Facility (ZTF), un'indagine astronomica osservativa che utilizza una fotocamera avanzata per il rilevamento del cielo, posizionata presso l'Osservatorio Palomar del Caltech.

Christoffer Fremling, astronomo della Caltech e mente dietro il nuovo algoritmo, ha affermato: "Avevamo bisogno di aiuto e sapevamo che, una volta addestrati i nostri computer a svolgere il lavoro, ci avrebbero tolto un grosso carico dalle spalle".

"Grazie a SNIascore, che ha classificato la sua prima supernova nell'aprile 2021, un anno e mezzo dopo stiamo raggiungendo l'ottimo traguardo di 1.000 supernove", ha aggiunto entusiasta.

Importante è stato anche il lavoro dello Zwicky Transient Facility, grazie alla sua quotidiana attività di scansione dei cieli notturni, per cercare cambiamenti chiamati eventi transitori, includendo davvero di tutto, dagli asteroidi in movimento, ai buchi neri che hanno appena divorato delle malcapitate stelle, fino ad arrivare alle spettacolari esplosioni note come supernove.

Lo ZTF invia quindi centinaia di migliaia di avvisi ogni notte agli astronomi di tutto il mondo, informandoli di questi eventi transitori e sottoponendoli ad un enorme lavoro di cernita. Un compito che spesso svolgono utilizzando anche altri telescopi per seguire e studiare la natura degli oggetti che cambiano.

Indubbiamente, con una tale mole inarrestabile di dati che si riversano ogni notte, i membri del team ZTF non sono in grado di catalogare tutti i dati da soli, e sopratutto in tempi utili. Proprio per risolvere questo problema, giunge in aiuto il nuovo algoritmo SNIascore.

Il prof. Matthew Graham, scienziato del progetto ZTF e docenti di astronomia alla Caltech, ha spiegato: "L'idea tradizionale di un astronomo seduto all'osservatorio che passa al setaccio le immagini del telescopio è molto romantica ma si sta allontanando dalla realtà".

Il team ha sviluppato l'algoritmo di apprendimento automatico proprio per aiutare nelle ricerche. Per ora SNIascore è in grado di classificare quelle supernove che sono note come di "tipo Ia", le standard, ma Fremling e colleghi stanno lavorando per estendere le capacità dell'algoritmo in modo tale da riuscire a riconoscere anche altri tipi di supernove nel prossimo futuro.

"Questo lavoro dimostra bene come le applicazioni di apprendimento automatico stiano diventando fondamentali per l'astronomia", ha affermato Ashish Mahabal, il principale scienziato computazionale presso il Center for Data Driven Discovery di Caltech.

Vi lasciamo quindi alle immagini dell'algoritmo che scova le 1000 supernove.

FONTE: Caltech
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