Intelligenza artificiale e astronomia: l’incontro che rivoluziona la scienza

Nemmeno cent'anni fa, per studiare il cielo, gli astronomi si armavano di carta e penna e riportavano più o meno fedelmente sul proprio taccuino i disegni degli oggetti celesti che osservavano al telescopio: troppo complesso, per l'epoca, scattare fotografie del cielo con gli strumenti di allora.

Oggi in tutti gli osservatori terrestri non si guarda nemmeno più dall'oculare: ci pensano fotocamere ad alta risoluzione a riprendere immagini del profondo cielo che poi vengono studiate dagli scienziati. E i telescopi spaziali come Hubble e Kepler hanno trasmesso centinaia di migliaia di foto che hanno permesso di scoprire centinaia di nuovi pianeti ogni anno.

Se nel secolo scorso il problema per gli astronomi era la carenza di materiale fotografico da utilizzare per le loro ricerche, ora è l'opposto: sono tantissime le immagini da analizzare alla ricerca dei dettagli che possono smentire o confermare la validità nuove teorie scientifiche.

Solo il telescopio LSST in Cile, per dire, dotato di una fotocamera grande quasi quanto un'automobile, raccoglierà nei prossimi dieci anni qualcosa come cinquanta milioni di giga di dati.

E il telescopio spaziale TESS, che sarà lanciato non oltre giugno 2018, nel giro di due anni scruterà quasi trecentomila stelle per scoprire quali hanno un sistema planetario.

Insomma, solo per questa compagna osservativa ci vorrebbero anni per interpretare correttamente questa immensa mole di immagini, poiché è necessario l'intervento della mente umana per capire esattamente cosa riportano le centinaia di migliaia di nuove fotografie, anche se precedentemente scremate dai più sofisticati algoritmi dei super computer.

Ecco perché in astronomia non si potrà più fare a meno in futuro dell'intelligenza artificiale (IA): ?Analisi che richiedono settimane o mesi per essere portate a termine posso essere eseguite tramite reti neurali artificiali in una frazione di secondo, in modo completamente automatizzato e con un chip come quello di uno smartphone? affermano gli ingegneri che si occupano di IA alla Stanford University.

Cento milioni di volte più veloci

Finora il lavoro degli astronomi è consistito nel comparare le immagini dei telescopi con quelle ottenute tramite simulazioni matematiche al computer per capire quale fenomeno stessero osservando.

Questo noiosissimo processo, da ripetere per ogni singolo strumento, porta via centinaia di ore al mese: utilizzando invece le reti neurali i ricercatori riescono ad eseguire lo stesso compito in pochi secondi. 

Non è solo questione di risparmio di tempo, la velocità in certi casi è fondamentale. I lampi di raggi gamma, per esempio, emanati da collisioni stellari e buchi neri, appaiono senza preavviso e durano dai due ai trenta secondi.

Grazie all'intelligenza artificiale, in quel breve lasso di tempo è possibile rilevarli, classificarli e puntare i telescopi sul luogo d'origine per ulteriori indagini.

Cosa sono le reti neurali e come funzionano

Nel nostro cervello le informazioni sono processate e analizzate alla velocità del pensiero da un intricato groviglio di milioni di neuroni collegati tra loro.

Nella versione artificiale che imita questa architettura biologica i neuroni sono singole unità di computazione accosciati ai pixel dell'immagine da processare.

La struttura è composta da migliaia di strati sovrapposti, su ciascuno dei quali sono disposti i neuroni elettronici. Funziona così: quando uno strato individua una particolare caratteristica che si sta cercando nell'immagine, l'informazione passa al livello sottostante, dove si attiva un altro criterio di ricerca. E così via, in un processo a cascata che continua fino all'ultimo strato. 

Ma come si fa a programmare l'IA a cercare determinate informazioni? Bisogna prima di tutto ?istruirla?. Che non significa programmare un calcolatore a eseguire un determinato compito.

No, le reti neurali devono letteralmente imparare a riconoscere quello che si vuole sia analizzato. Per esempio, gli scienziati della Stanford University hanno mostrato alla IA mezzo milione di immagini che simulavano un particolare fenomeno cosmico (la lente gravitazionale nello specifico) per un giorno intero.

Una volta acquisita tale competenza, la rete neurale è stata in grado di individuare in pochissimo tempo questa incurvatura gravitazionale dello spazio-tempo (che fa distorcere la luce delle galassie lontane come se appunto passasse attraverso una lente) e di analizzarne anche le caratteristiche fisiche.

I traguardi già raggiunti nella caccia agli esopianeti

Stessa cosa hanno fatto alla Nasa per setacciare le oltre trentacinquemila immagini raccolte dal telescopio spazia Kepler che potevano rivelare la presenza di pianeti extrasolari.

Grazie a una rete neurale sviluppata da Google, opportunamente ?addestrata? a identificare la debolissima variazione di luce che si produce quando un pianeta transita di fronte alla propria stella madre.

L'intelligenza artificiale, dopo aver imparato da quindicimila foto di Kepler come cala la luminosità stellare durante un transito planetario, è stata utilizzata per scansionare i dati di ben 670 sistemi stellari già noti per avere degli esopianeti.

Risultato: attorno a Kepler-90 (astro simile al Sole) nella costellazione del Dragone a più di duemilacinquecento anni luce da noi, ha scovato un ottavo pianeta, precedentemente sfuggito all'occhio umano e a quello dei computer, molto simile per composizione e dimensioni alla Terra.

Quando entrerà in funzione il telescopio LSST, che catturerà le oscillazioni di luce di cinquantamila stelle ogni notte, (senza contare l'attività delle centinaia di altri telescopi sparsi per il globo), l'utilizzo della IA sarà imprescindibile per capire quali siano dovuti effettivamente a transiti planetari.

IA per studiare fenomeni cosmici

Le potenzialità delle reti neurali abbinate alla esplorazione del cosmo sono infinite, non solo nella ricerca di nuovi mondi simili al nostro, e in breve tempo rivoluzioneranno l'astronomia.

Le IA permetteranno di ottenere il valore della temperatura di migliaia di stelle, di classificarle in base al contenuto di metalli ed eseguire altre sofisticate analisi in pochi minuti: con i mezzi tradizionali, invece, si impiegherebbero anni.

Non solo: alle macchine sarà insegnato a studiare i buchi neri con i fenomeni ad essi correlati e altri meccanismi cosmici non ancora del tutto chiari agli astrofisici.

Misurando parametri legati all'espansione dell'universo l'intelligenza artificiale ci porterà a un passo dallo scoprire la natura dell'universo stesso. Spetterà poi a noi umani dare un senso a tali rivelazioni.

Per saperne di più

• Nasa, scoperti 7 pianeti simili alla Terra