INTELLIGENZA ARTIFICIALE

A caccia di galassie con le reti neurali

Una studentessa della Australian National University (ANU) ha creato un programma che riesce a individuare tra migliaia di galassie i soggetti più turbolenti e disordinate

     28/10/2015
Crediti: ESA_NASA_AVO_Paolo Padovani

Crediti: ESA_NASA_AVO_Paolo Padovani

L’intelligenza artificiale è il futuro della ricerca scientifica, come ha dimostrato una studentessa di astrofisica della Australian National University (ANU). Elise Hampton si è ispirata alle reti neurali per creare un programma che riesca a individuare tra migliaia di galassie quelle più turbolenti e disordinate. E proprio l’intelligenza artificiale l’ha aiutata a guardare direttamente nel cuore delle galassie.

«Si tratta di un programma davvero semplice da scrivere, una volta aver imparato come. In 8 minuti il programma ha analizzato 300mila dati provenienti da 1188 galassie. Una persona sola avrebbe impiegato anni per fare questo». La Hampton sta studiando galassie con un nucleo particolarmente brillante e alimentato da buchi neri che causano la presenza di potenti venti galattici. «Crediamo che questi venti spazzino via così tanto materiale fuori dalle galassie che alla fine “moriranno di fame”», ha aggiunto la ricercatrice.

I venti galattici, però, non vengono solo per nuocere perché attivano anche il processo di formazione stellare. Per questo tra gli obiettivi della ricercatrice australiana c’è quello di capire come i diversi processi competono e si completano in queste galassie così turbolente e, infine, capire come nascono, si evolvono e muoiono. Gli astronomi possono interpretare gli spettri di queste galassie disordinate per distinguere la luce dalle stelle in formazione, dalla materia che cade nei buchi neri e dai venti galattici supersonici, ma è un processo scrupoloso.

Le reti neurali artificiali fanno parte di una famiglia di programmi per computer ispirati dal cervello umano: queste reti neurali lavorano tramite una serie processori individuali (simili ai neuroni), ma a differenza dei programmi tradizionali, questi hanno capacità cognitive. Insomma riescono ad apprendere dagli errori e a correggere la strategia mossa per mossa, proprio come l’essere umano. Così la Hampton è riuscita a insegnare al suo computer come analizzare le galassie usando circa 4000 spettri, già analizzati dagli astrofisici.