Intelligenza artificiale per misurare miliardi di galassie

(ANSA) - ROMA, 26 APR - Un gruppo internazionale di scienziati, tra cui alcuni dell'Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF), ha usato l'intelligenza artificiale per misurare le dimensioni di galassie distanti fino a circa sette miliardi di anni luce dalla Terra. È la prima volta che questa tecnica viene applicata su dati raccolti da Terra, dimostrando che le reti neurali sono molto più veloci e accurate rispetto a tecniche tradizionali e rappresentano il futuro per misurare oggetti astronomici nelle campagne osservative su grandi porzioni di cielo.
    Come dei veri e propri "sarti galattici", i ricercatori - coordinati da Nicola R. Napolitano, professore ordinario presso la Sun Yat-sen University (Cina) - hanno sviluppato una rete neurale convoluzionale per determinare i parametri strutturali delle galassie, in particolare le loro dimensioni. La rete neurale ha il vantaggio di "misurare" queste grandezze molto più velocemente rispetto ai metodi tradizionali, che si basano su tecniche computazionali più lente. Si tratta di uno strumento fondamentale per analizzare l'enorme mole di dati che arriverà in futuro da telescopi come Rubin e Euclid, che osserveranno un terzo dell'intera volta celeste. I risultati di queste ricerche sono stati pubblicati oggi sulla rivista The Astrophysical Journal. "Come un sarto ha l'occhio e l'esperienza per determinare la taglia di una persona per poi confezionare il vestito perfetto, così l'astronomo ha bisogno di conoscere la forma e la taglia delle galassie, che rappresentano informazioni cruciali per capirne la struttura e ricostruire i modelli per spiegare la loro storia evolutiva", racconta Crescenzo Tortora, ricercatore presso l'INAF di Napoli e coautore dell'articolo. La rete neurale al centro di questo studio si chiama GaLNet (GAlaxy Light profile convolutional neural NETwork). (ANSA).