Di Robert Hackett – Nel XVII secolo, quando Galileo scorse per la prima volta le montagne della Luna, gli anelli di Saturno e i satelliti in orbita attorno a Giove, ad aiutarlo c’era solo il suo telescopio. Ora gli astronomi stanno aggiungendo un nuovo strumento al loro arsenale. Un team di ricercatori guidato da David Armstrong presso l’Università di Warwick nel Regno Unito ha recentemente addestrato un algoritmo di apprendimento automatico per identificare ‘esopianeti’, cioè pianeti al di fuori del nostro sistema solare, dai dati della NASA. Il team ha utilizzato lo strumento per confermare l’esistenza potenziale di 50 nuovi pianeti: è la prima volta che l’intelligenza artificiale ottiene un risultato del genere nella sua applicazione all’astronomia.
“I nostri modelli possono portare alla validazione di migliaia di candidati invisibili in pochi secondi”, hanno scritto gli autori dello studio nell’abstract del loro articolo, che appare nei ‘Monthly notices’ della Royal Astronomical Society. Date le dimensioni gigantesche di molti set di dati astronomici, il metodo potrebbe aumentare notevolmente la velocità di scoperta per la caccia a nuovi mondi. Gli scienziati, compresi alcuni impiegati da Google, già in precedenza utilizzavano l’apprendimento automatico per identificare possibili pianeti extrasolari. Con il nuovo esperimento, tuttavia, è la prima volta che gli scienziati applicano l’apprendimento automatico alla validazione, ovvero il passo verso la conferma dei risultati, che comporta calcoli statistici aggiuntivi.
Il trucco sta nel separare i pianeti reali da quelli fasulli. “Piuttosto che dire quali candidati hanno maggiori probabilità di essere pianeti, ora possiamo dire quanto sia la precisa probabilità statistica”, ha detto Armstrong in un comunicato. “Dove c’è meno dell’1% di possibilità che un candidato sia un falso positivo, è considerato un pianeta convalidato”. I pianeti selezionati dal programma degli scienziati vanno da quelli delle dimensioni di Nettuno a quelli più piccoli della Terra, hanno detto i ricercatori. La durata dei loro soggiorni intorno alle rispettive stelle dura da 200 giorni a una sola giornata.
Gli astronomi cercano potenziali esopianeti cercando fluttuazioni nella luminosità di stelle lontane. L’oscuramento periodico della luce delle stelle potrebbe indicare la presenza di oggetti passanti in orbita, come i pianeti. Ma altri oggetti celesti, come gli asteroidi, possono ingannare l’osservazione. I ricercatori hanno addestrato il loro algoritmo su set di dati già analizzati raccolti dalla missione Kepler della NASA. Una volta che l’algoritmo ha imparato a distinguere i pianeti confermati dai falsi positivi, gli scienziati gli hanno fornito dati contenenti candidati planetari non ancora confermati. Il risultato: 50 nuovi pianeti hanno superato il raduno.
La tecnica A.I. potrebbe essere applicata ai dati raccolti da altre sonde spaziali. Ciò include il Transiting Exoplanet Survey Satellite della NASA, lanciato nell’aprile 2018. Il team dietro quel telescopio ha concluso la sua missione principale quest’estate, dopo aver trovato 66 nuovi esopianeti e 2.100 esopianeti potenziali in due anni. Gli scienziati affermano che il loro strumento può funzionare con TESS e con l’imminente missione PLATO dell’Agenzia spaziale europea, che sta per ‘Planetary transits and oscillations of stars’. Gli autori fanno notare che “il gran numero di oggetti osservati richiede l’uso di algoritmi automatizzati”. Theo Damoulas dell’Università di Warwick, un professore di informatica e un altro autore dell’articolo, ha affermato che le tecniche A.I. “sono particolarmente adatte per un problema eccitante come quello dell’astrofisica”.
