Come l’AI aiuta a mappare l’Universo

L’intelligenza artificiale (AI) è diventata uno strumento vitale per comprendere il mondo. Ora, mentre l’interesse per l’esplorazione spaziale riprende slancio, potrebbe fare lo stesso per altri mondi.

Nonostante decenni di ricerca, gli scienziati ancora non sanno molto sull’universo al di là dell’atmosfera terrestre. Mappare pianeti, stelle, galassie e i loro movimenti nello spazio aiuterà, ma storicamente è stata una task impegnativa. L’AI la rende più facile in diversi modi.

1. Identificazione di Corpi Celesti

Con gran parte dell’universo così lontano, spesso è difficile capire cosa sia cosa. I sistemi di visione macchina possono aiutare distinguendo tra diversi corpi celesti quando farlo a occhio nudo sarebbe inaffidabile.

Ricercatori all’Università delle Hawaii hanno sviluppato un modello di AI promettente a questo scopo nel 2020. La loro rete neurale poteva identificare galassie con un’accuratezza del 98,1% e ha raggiunto un’accuratezza del 97,8% e del 96,6% per stelle e quasar, rispettivamente. Di conseguenza, sono stati in grado di compilare un catalogo di 300 gigabyte di corpi celesti in tre quarti del cielo.

Mentre telescopi e satelliti forniscono più scorci dell’universo, algoritmi di classificazione come questo potrebbero rendere più facile interpretare i dati. Una volta che gli scienziati sanno cosa stanno guardando, possono condurre ulteriori ricerche con accuratezza.

2. Misurazione della Distanza

Mappare l’universo non è solo questione di sapere cosa c’è là fuori. I ricercatori devono anche misurare le distanze tra i corpi per comprendere la scala e il movimento attraverso galassie o pianificare future missioni di satelliti o veicoli spaziali. L’AI aiuta anche in questo settore.

Calcolare la distanza monitorando l’attività celeste richiede equazioni matematiche complesse — il tipo di cui l’AI è capace. Una soluzione ha raggiunto un’accuratezza del 76% nel determinare la dimensione e lo spazio tra nubi molecolari analizzando i dati del telescopio radio. Un’altra ha misurato quanto lontano sono i lampi di raggi gamma monitorando i feed del telescopio a terra.

Strumenti come questo forniscono stime più affidabili della scala e della velocità dell’attività nell’universo più ampio. Man mano che i modelli migliorano con ulteriori dati, potrebbero informare viaggi spaziali più sicuri o offrire una migliore comprensione di attività come le esplosioni solari o le supernove.

3. Comprensione dei Cieli nel Passato

L’AI aiuta anche a mappare l’universo analizzando i movimenti celesti storici. Sebbene potrebbero non esserci registri dettagliati sui cieli in tutta la storia, gran parte del cielo visibile è in realtà una rappresentazione del passato a causa del tempo che la luce impiega per viaggiare. Di conseguenza, gli scienziati possono utilizzare l’AI per modellare e comprendere tendenze precedenti nello spazio.

Uno studio ha costruito un modello di AI per creare un catalogo di oltre 17.000 galassie vicino alla Via Lattea. Poiché ha analizzato aree così lontane dalla Terra, le simulazioni risultanti hanno riflesso un passato lontano, svelando nuove informazioni su come i corpi celesti si sono mossi nel corso dei millenni. La mappa risultante includeva strutture di materia oscura che i ricercatori non conoscevano prima.

Tali insight rivelano come le galassie si sono spostate e hanno impattato l’un l’altra nel corso della storia. Comprendere questo è fondamentale per una migliore comprensione di come funziona l’universo su larga scala.

4. Previsione di Shift Futuri

L’AI può fornire scorci del futuro man mano che apprende dal passato. I modelli di analisi predittiva hanno già applicato il concetto alla previsione delle vendite e alla tracciabilità degli outbreak di malattie, e potrebbero fare lo stesso per importanti eventi celesti.

La soluzione di AI che ha simulato i movimenti storici delle galassie ha rivelato che la Via Lattea e la galassia di Andromeda si stanno muovendo l’una verso l’altra. Con ulteriori dati e un modello predittivo, gli scienziati potrebbero essere in grado di determinare quando potrebbe verificarsi una collisione potenziale nel lontano futuro.

Le previsioni guidate dall’AI sono particolarmente utili su scala più piccola. L’analisi predittiva potrebbe aiutare i ricercatori a prevedere le tempeste solari o i movimenti degli asteroidi per sapere quando potrebbe essere necessaria un’azione per prevenire danni o interruzioni sulla Terra.

5. Creazione di Mappe Planetarie Accurate

Alcuni strumenti di AI adottano un approccio più ristretto alla mappatura dell’universo. Sebbene comprendere le stelle sia importante, creare mappe delle superfici fisiche dei pianeti potrebbe essere più utile nel breve termine, specialmente man mano che l’esplorazione spaziale riprende. I rover di esplorazione di Marte della NASA utilizzano già l’AI per navigare, e tecnologie simili potrebbero creare indagini dettagliate di esopianeti.

Creare una mappa geologica di un pianeta lontano significa combinare una quantità significativa di dati da diverse fonti. Ciò può essere impegnativo, richiedendo molto tempo e lasciando ampio spazio per errori. L’AI può compilare le informazioni per formare una fonte di verità unica affidabile più velocemente e con maggiore accuratezza.

L’apprendimento automatico può trovare tendenze e somiglianze in vasti set di dati che gli esseri umani potrebbero trascurare. Di conseguenza, potrebbe essere in grado di identificare strutture geologiche che gli scienziati altrimenti non noterebbero. Questi strumenti potrebbero anche trasformare un insieme di dati disparati in una mappa unica e utilizzabile per aiutare ulteriori esplorazioni.

6. Accelerazione dei Tempi di Mappatura

In tutte le applicazioni, gli strumenti di mappatura dell’AI riducono il tempo necessario per analizzare e comprendere l’universo. Ciò è importante perché una scoperta più rapida porta a un’innovazione accelerata e rende possibili ricerche più approfondite anche in ambienti con limiti di tempo.

Uno studio di ricercatori in Giappone evidenzia questo potenziale. Il team ha sviluppato un simulatore di AI per modellare galassie e distribuzione della materia oscura. È stato necessario solo un secondo di CPU su un laptop per eseguire la simulazione quando normalmente avrebbe richiesto a un supercomputer decine di ore. Una tale velocità non è stata accompagnata da una diminuzione dell’accuratezza.

Quando i processi di mappatura richiedono meno tempo, gli scienziati possono eseguirne di più. Di conseguenza, la comunità astronomica può ottenere ulteriori insight senza progetti impegnativi, costosi e che potrebbero essere più difficili da finanziare.

7. Rendere la Ricerca più Accessibile

Allo stesso modo, l’AI rende tale ricerca possibile per un gruppo più ampio di persone. Man mano che i tempi si riducono, anche i costi relativi diminuiscono. Queste ottimizzazioni significano che aziende più piccole o ricercatori con finanziamenti inferiori possono partecipare allo stesso tipo di studio.

Le indagini astronomiche convenzionali possono costare miliardi di dollari — molto più di quanto molte aziende o istituzioni educative possano permettersi. L’AI riduce queste spese in diversi modi. Il più ovvio è che riduce il tempo necessario per condurre tali ricerche, ma i suoi benefici vanno oltre.

Modelli di apprendimento automatico complessi possono fornire risultati accettabili con meno dati, riducendo i costi relativi. Gli algoritmi pronti all’uso stanno diventando più ampiamente disponibili man mano che questa tecnologia cresce, riducendo ulteriormente le spese tecnologiche e il tempo di formazione del modello. Tendenze come questa democratizzeranno la mappatura spaziale, portando a una maggiore diversità di studi, che a sua volta favorisce l’innovazione.

L’AI Sta Sbloccando i Segreti dell’Universo

Gli scienziati devono mappare l’universo con maggiore dettaglio perché la prossima ondata di esplorazione spaziale possa decollare. L’AI potrebbe essere la chiave di questo sforzo.

L’AI ha già guidato miglioramenti impressionanti in tutto un vasto corpo di ricerche astronomiche. Sarà solo meglio man mano che più team abbracciano la tecnologia — i parametri ideali diventeranno più chiari e i dati rilevanti cresceranno. L’apprendimento automatico potrebbe essere il catalizzatore per la seconda corsa allo spazio in questo trend.