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L'AI farà 'leggere' le scoperte del futuro in astronomia

L'AI farà 'leggere' le scoperte del futuro in astronomia

Ricercatori, "potrebbe aiutare a integrare le informazioni"

PISA, 29 agosto 2022, 17:59

Redazione ANSA

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© ANSA/EPA

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L'Intelligenza artificiale (AI) può contribuire ad affrontare le sfide dell'astronomia del futuro.
    Ne è convinto un gruppo di ricerca coordinato da Elena Cuoco, ricercatrice dell'Osservatorio Gravitazionale Europeo di Cascina e della Normale di Pisa e associata all'Infn, che ha pubblicato un articolo su Nature Computational Science. L'AI, spiegano i ricercatori, "potrebbe aiutare gli astronomi a integrare le informazioni, che uno stesso fenomeno cosmico ci invia attraverso diversi 'messaggeri', potenziando la nostra capacità di esplorare e descrivere in un futuro prossimo eventi come la fusione di stelle o le supernovae".
    Telescopi e antenne sulla Terra e nello spazio, riusciranno sempre più spesso nei prossimi decenni a fare osservazioni coordinate e a registrare in parallelo segnali di diversa natura generati dallo stesso fenomeno cosmico: onde elettromagnetiche di differenti frequenze dalle onde radio fino ai potentissimi lampi gamma, ma anche onde gravitazionali, neutrini o altre particelle cosmiche. In futuro, però, sono convinti i ricercatori, "con i prossimi cicli di osservazioni di Ligo e Virgo o, più probabilmente, grazie alle nuove generazioni di antenne gravitazionali e di telescopi elettromagnetici, l'osservazione parallela di onde gravitazionali, raggi gamma e (possibilmente) neutrini potrebbe diventare routinaria, con la possibilità di rivelare più di un evento 'multimessaggero' al giorno". E qui può entrare in gioco l'AI: "Potrebbe essere decisiva - conclude Cuoco - se saremo in grado di addestrare agenti intelligenti in grado di analizzare, quasi in tempo reale, i segnali generati da un unico evento astrofisico 'multimessaggero', identificandolo e descrivendone le caratteristiche fisiche con estrema rapidità: penso a visualizzazioni 3D, diagrammi di frequenze, immagini o segnali audio che i programmi imparano a interpretare e integrare, per identificare in tempo reale le caratteristiche delle sorgenti. I test che abbiamo fatto su campioni di eventi astrofisici simulati indicano che questa direzione è percorribile e i primi risultati sembrano incoraggianti".
   

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