/*Google Analytics*/

L’intelligenza artificiale come supporto nella misurazione di miliardi di galassie

Un gruppo internazionale di scienziati, tra cui alcuni dell’Inaf (Istituto Nazionale di Astrofisica) ha utilizzato applicazioni di intelligenza artificiale per misurare le dimensioni di galassie distanti anche 7 miliardi di anni luce dalla Terra.

I ricercatori, guidati da Nicola Napolitano, docente ordinario presso la Sun Yat-sen University, hanno sviluppato così una rete neurale convoluzionale in grado di determinare i parametri strutturali delle galassie e le loro dimensioni. La rete consente di misurare enormi moli di dati e grandezze più velocemente rispetto ai metodi “tradizionali” basati su tecniche computazionali più lente, arrivando così a poter osservare – secondo la rivista The Astrophysical Journal – fino a un terzo dell’intera volta celeste.

GaLNet, la rete neurale che cambierà le prospettive di misurazione delle galassie

Come ha sottolineato il primo autore del lavoro, Rui Li: “Nel corso degli ultimi anni abbiamo sviluppato delle reti neurali artificiali convoluzionali, e cioè dei software che riproducono le connessioni neurali all’interno della corteccia visiva animale, per trovare lenti gravitazionali, rari eventi che si manifestano quando la luce di una galassia lontana viene deflessa dal campo gravitazionale di una galassia (lente) più vicina. Queste galassie vengono individuate attraverso il riconoscimento di forme particolari, come immagini multiple, archi e anelli, immagini deformate della sorgente lontana. Abbiamo esteso la nostra analisi, elaborando una rete neurale capace di riprodurre dei parametri caratteristici delle galassie. Questa tecnica di machine learning (apprendimento automatico) si basa sull’addestramento della rete ottenuto fornendole degli esempi di cosa dovrà determinare, in questo caso immagini simulate di galassie con valori noti di alcuni parametri caratteristici. Abbiamo quindi simulato delle galassie con dei modelli analitici, detti modelli di Sérsic, e abbiamo poi insegnato alla rete a ottenere i parametri di questi modelli, tra i quali il raggio che contiene metà luce (che è collegato alla dimensione delle galassie), la pendenza del profilo di luce, l’ellitticità, e la luce totale della galassia”.

Per Crescenzo Tortora, ricercatore dell’Inaf e coautore della ricerca che ha contribuito allo sviluppo di queste tecniche, “come un sarto ha l’occhio e l’esperienza per determinare la taglia di una persona per poi confezionargli il vestito perfetto, così l’astronomo ha bisogno di conoscere la forma e la taglia delle galassie, che rappresentano informazioni cruciali per capirne la struttura e ricostruire i modelli per spiegare la loro storia evolutiva”.
La rete neurale al centro dello studio si chiama GaLNet, cioè GAlaxy Light profile convolutional neural Network, ed è la prima volta che questa tecnica viene adottata su dati da Terra, a dimostrazione che l’intelligenza artificiale sia più veloce e accurata e rappresenti così il futuro delle misurazioni nelle survey a grande campo. Gli enormi database, che verranno costruiti dai ricercatori italiani proprio grazie al contributo fondamentale dell’intelligenza artificiale, permetteranno di studiare quei processi che hanno guidato l’evoluzione delle galassie dai primordi fino ai giorni nostri.

Come sottolineato dall’Inaf, le galassie con più alta massa hanno dimensioni variabili in funzione della massa stessa: un esempio pratico viene dalle cosiddette galassie ellittiche, con masse da 10 miliardi di masse solari in su. Le dimensioni di determinate galassie, inoltre, variano col trascorrere del cosiddetto tempo cosmico e solo negli ultimi 10 miliardi di anni sono cambiate fino a ben 4 volte. Questa variazione si spiega attraverso il fenomeno del merging di galassie, cioè la fusione tra galassie di simile massa e dimensione (major merger) o di massa e dimensioni molto minori (minor merger). Quest’ultimo tipo di fusione sembra essere il processo più accreditato per spiegare la forte evoluzione delle dimensioni galattiche.

Sebbene l’intelligenza artificiale evochi spesso immagini cinematografiche di tipo fantascientifico, fa invece parte della nostra realtà ed è uno strumento come altri – e preziosissimo – per fare scienza.

Potrebbe interessarti

Share This