NASA Utilizza Attualmente l’A.I. per la Scienza Spaziale

In un comunicato rilasciato da NASA lo scorso mese, l’agenzia ha dichiarato che l’A.I. ha il potenziale per aiutare a lavorare su alcuni dei più grandi problemi della scienza spaziale. L’A.I. potrebbe essere utilizzata per cercare vita su altri pianeti o identificare asteroidi. Gli scienziati della NASA stanno collaborando con leader del settore dell’A.I., come Intel, IBM e Google. Insieme, possono applicare algoritmi computerizzati avanzati per risolvere alcuni di quei problemi. 

Ci sono alcune tecnologie A.I. su cui la NASA si sta affidando, come l’apprendimento automatico, per interpretare i dati. Questi dati saranno poi raccolti da telescopi, tra cui il Telescopio Spaziale James Webb o il Satellite di Rilevamento di Esopianeti in Trasito, in un momento futuro.

Giada Arney, un’astrobiologa del Centro di Volo Spaziale Goddard della NASA a Greenbelt, nel Maryland, spera che l’apprendimento automatico possa aiutarla e il suo team a trovare alcune indicazioni di vita nei dati che saranno raccolti dai telescopi e dagli osservatori. 

“Queste tecnologie sono molto importanti, soprattutto per grandi set di dati e soprattutto nel campo degli esopianeti”, ha detto Arney nel comunicato. “Perché i dati che otterremo dalle future osservazioni saranno sparsi e rumorosi. Sarà molto difficile capirli. Quindi l’uso di questi strumenti ha un grande potenziale per aiutarci.”

La NASA gestisce un programma di otto settimane ogni estate che riunisce i leader del settore tecnologico e spaziale, chiamato Frontier Development (FDL).

Shawn Domagl-Goldman è un astrobiologo della NASA Goddard. 

“FDL sembra un gruppo di musicisti molto bravi con strumenti diversi che si riuniscono per una sessione di jam nel garage, trovando qualcosa di molto cool e dicendo: ‘Ehi, abbiamo una band qui'”, ha detto nel comunicato.

Nel 2018, un team FDL guidato da Domagal-Goldman e Arney ha sviluppato una tecnica di apprendimento automatico che si basa su reti neurali. Analizzano le immagini e identificano la chimica degli esopianeti utilizzando le lunghezze d’onda di luce emesse o assorbite dalle molecole nella loro atmosfera. 

Utilizzando questa nuova tecnica, i ricercatori possono identificare vari tipi di molecole nell’atmosfera di WASP-12b, un esopianeta. La tecnica lo fa con maggiore accuratezza rispetto ad altri metodi. 

Secondo Domagal-Goldman, la rete neurale può anche identificare quando c’è una mancanza di dati. La tecnica bayesiana, come è chiamata, può anche dire agli scienziati quanto è sicura della sua previsione. 

“In luoghi in cui i dati non erano abbastanza buoni per dare un risultato molto preciso, questo modello era migliore nel sapere che non era sicuro della risposta, il che è molto importante se vogliamo fidarci di queste previsioni”, ha detto Domagal-Goldman.

La tecnica bayesiana è ancora in fase di sviluppo, ma altre tecnologie FDL sono utilizzate nel mondo reale. Nel 2017, un programma di apprendimento automatico è stato sviluppato da partecipanti FDL in grado di creare rapidamente modelli 3D di asteroidi vicini. Poteva anche stimare con precisione le loro forme, dimensioni e velocità di rotazione. Questo tipo di informazione è utile per la NASA per rilevare e deviare asteroidi che minacciano la Terra. 

Gli astronomi tradizionalmente utilizzano software per computer semplici per creare modelli 3D, che analizzano le misurazioni radar di un asteroide in movimento. Quindi forniscono informazioni utili per aiutare gli scienziati a dedurre le sue proprietà fisiche in base ai cambiamenti nel segnale radar. 

Bill Diamond è il presidente e amministratore delegato di SETI. 

“Un astronomo esperto con risorse di calcolo standard potrebbe modellare un singolo asteroide in uno o tre mesi”, ha detto Diamond. “Quindi la domanda per il team di ricerca era: Possiamo velocizzarlo?”

Il team, composto da studenti della Francia, del Sudafrica e degli Stati Uniti, insieme a mentori dell’ambito accademico e della società tecnologica Nividia, ha sviluppato un algoritmo in grado di rendere un asteroide in soli quattro giorni. La tecnica è attualmente utilizzata da astronomi all’Osservatorio di Arecibo a Porto Rico, e fa la modellazione della forma degli asteroidi in tempo reale. 

I ricercatori suggeriscono anche che le tecnologie A.I. siano integrate in future sonde spaziali, e che ciò permetterebbe alla sonda di prendere decisioni in tempo reale.

“I metodi A.I. ci aiuteranno a liberare potenza di elaborazione dalle nostre menti facendo molta parte del lavoro iniziale su compiti difficili”, ha detto Arney. “Ma questi metodi non sostituiranno gli esseri umani nel prossimo futuro, perché dovremo comunque controllare i risultati.”