Rappresentazione del flusso di lavoro ideato dai ricercatori per trovare nuovi asteroidi partendo dai dati di archivio di NoirLab e utilizzando il nuovo algoritmo Thor su Google Cloud. Crediti: B612 Fundation
Rivalutare e sfruttare il potenziale dell’usato anziché puntare direttamente al nuovo: è una tendenza che sta prendendo sempre più piede nella società e, talvolta, anche nella scienza. È il caso dell’Asteroid Institute della Fondazione B612 (dal nome dell’asteroide natale del protagonista del Piccolo principe), che ha accantonato il progetto di costruire un telescopio ad hoc per la ricerca degli asteroidi ideando un metodo per sfruttare i dati astronomici già esistenti. Il cui potenziale – dimostra l’annuncio dei più di cento nuovi scoperti – è enorme.
A rendere possibile “il riciclo”, una serie di elementi fondamentali: lo sviluppo di un nuovo algoritmo per calcolare le traiettorie degli asteroidi in modo da verificarne l’effettiva natura, il Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery (Thor), le osservazioni dei telescopi del National Optical Astronomy Observatory fra il 2012 e il 2019 – raccolte nei cataloghi del NoirLab – e la possibilità di utilizzare la piattaforma Cloud di Google per eseguire l’analisi.
«Abbiamo sempre sognato che il cloud computing diventasse un vero e proprio strumento della scienza, e l’annuncio delle scoperte odierne e future di asteroidi dimostra che questo sogno sta diventando realtà», dice Scott Penberthy, direttore del dipartimento di intelligenza artificiale applicata di Google. «Il cloud computing scalabile come servizio sta consentendo vere e proprie scoperte in astronomia, proprio come in altre aree scientifiche, tra cui la biologia e la fisica. Non potrei essere più orgoglioso della nostra partnership con B612 e di ciò che siamo riusciti a realizzare insieme».
La novità, con Thor, è appunto che non c’è bisogno di osservazioni dedicate e ripetute del cielo per cercare nuovi asteroidi e determinarne la traiettoria, la distanza e la velocità, ma sono sufficienti osservazioni della stessa regione di cielo in intervalli temporali abbastanza vicini. L’algoritmo analizza la prima immagine, considera le sorgenti sconosciute e – se le ritiene idonee – ne calcola la traiettoria assumendo una certa distanza e velocità. A pensarla così, sembrerebbe un terno al lotto, ma le possibilità rispetto a questi parametri sono limitate dal fatto che l’algoritmo è stato ideato e testato per gli asteroidi appartenenti alla fascia principale, che seguono orbite abbastanza note e si trovano in un intervallo di distanze circoscritto. Una volta formulate varie ipotesi sulle traiettorie, il software considera l’immagine temporalmente successiva e, se ritrova lo stesso oggetto nella posizione stimata dal calcolo della traiettoria, allora esso viene confermato.
Mosaico di immagini di uno dei 104 asteroidi scoperti. Questo oggetto non sarebbe stato scoperto con i mezzi tradizionali. Crediti: B612 Asteroid Institute/University of Washington DiRAC Institute/DECam
I dati analizzati finora dai ricercatori coprono solamente i primi 30 giorni a partire da settembre 2013 – appena un ottavo di tutti i dati disponibili. Fra questi, l’algoritmo Thor ha individuato 1354 possibili asteroidi: alcuni erano già noti, altri erano stati osservati ma senza riuscire a determinarne l’orbita nell’arco di una sola notte, altri ancora erano inediti. In totale, il Minor Planet Center ha confermato 104 nuove scoperte. Con questo tasso, ci si aspetta che si troveranno decine di migliaia di nuovi asteroidi nei sette anni di dati a disposizione.
Leggendo quanto scritto fin qui, probabilmente vi sarete chiesti almeno una volta se questa nuova architettura potrà aiutare a trovare asteroidi potenzialmente pericolosi per la Terra. La risposta immediata è no. Ma non è quella definitiva: nonostante l’algoritmo sia stato ideato e testato sugli asteroidi della fascia principale – più semplici da trattare rispetto ai Near Earth Asteroids che invece passano vicino al nostro pianeta – gli autori si dicono fiduciosi sul poter estendere le potenzialità e il grado di complessità del loro metodo per includere anche gli altri tipi, e fornire così un nuovo metodo per rivelare tempestivamente le potenziali minacce.
Guarda il video (in inglese) della Fondazione B612: