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Intelligenza artificiale chiave di volta per la ricerca spaziale

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L’utilizzo di algoritmi può facilitare la rilevazione e lo studio di esopianeti e anche decifrare i messaggi dal cosmo processando in maniera più efficace i dati multi-messaggero

Pubblicato il 02 Mag 2023

Luca Mingotti Landriani

Chiacchierano con noi, generano opere d’arte, guidano automobili: le intelligenze artificiali sono, ormai, presenti nelle nostre vite più di quanto pensiamo. E se da un lato gli algoritmi intelligenti possono quasi intimorire, avvicinandosi sempre di più all’intelligenza umana, dall’altro c’è un crescente entusiasmo per le loro enormi potenzialità e la diffusione su una scala sempre più ampia.

Cosa fanno gli algoritmi intelligenti

Lo stesso nome ‘intelligenza artificiale’ sottintende la funzione di questi sistemi, ossia emulare comportamenti caratteristici della nostra intelligenza. Un sottoinsieme dell’IA è il machine learning, un insieme di architetture che, attraverso l’allenamento, è in grado di migliorare le proprie capacità e prestazioni. Alcuni algoritmi di machine learning sono supervisionati durante la fase di apprendimento mentre altri no; altri ancora apprendono tramite un rinforzo, come il punteggio ottenuto in un videogioco. Questa tecnologia viene principalmente adoperata per predire etichette – per esempio, determinare se la foto di un dato animale corrisponde a un cane o a un gatto – oppure per identificare le caratteristiche di un set di dati, o dividerlo in categorie in base a esse (clustering).

L’IA in astrofisica: a caccia di esopianeti

Un tale strumento, in grado di elaborare una quantità di dati enormemente superiore a qualsiasi essere umano, è assai prezioso per l’astrofisica e la ricerca spaziale. Lo scorso anno, un gruppo di ricercatori dell’Università di Berkeley ha messo a punto due metodi di machine learning per l’identificazione di esopianeti. L’allenamento degli algoritmi è stato effettuato grazie a due set di dati forniti dalla Nasa. Dallo studio sono emersi risultati incoraggianti: i metodi sviluppati sembrano aver determinato con successo l’abitabilità dei pianeti e si sono dimostrati assai più rapidi, efficienti ed economici di quelli tradizionali. Insomma, le macchine intelligenti potrebbero aiutarci a trovare una casa al di fuori del Sistema Solare.

Decifrare i messaggi dal cosmo

In astrofisica esistono dei messaggeri che ci permettono di ricavare informazioni su quanto succede al di fuori del Sistema Solare, dove non arrivano le sonde interplanetarie: radiazione elettromagnetica, raggi cosmici, neutrini e onde gravitazionali. Processare i dati multi-messaggero in cerca di scoperte scientifiche non è semplice: per questo, già da qualche anno, si propone di affidare questo compito agli algoritmi intelligenti (come in questa ricerca pubblicata su Nature). In particolare, l’architettura più adeguata pare essere quella del deep learning, una branca del machine learning che consiste nell’estrarre caratteristiche su più livelli da un insieme di dati.

Capire l’universo con gli algoritmi

Ma non è finita qui: il machine learning, evidenzia una ricerca dell’anno scorso, potrebbe rivelarsi prezioso anche per la cosmologia, la branca dell’astrofisica che si occupa di studiare l’universo nel suo insieme. Il principio è sempre lo stesso: elaborare una quantità di dati incommensurabile per l’essere umano. Uno degli esempi più chiari riguarda la classificazione delle galassie, una diretta applicazione dei metodi di clustering. Combinare le informazioni estratte da più fonti permette ai ricercatori di circoscrivere meglio i parametri che hanno a che fare con le caratteristiche del nostro universo, come la sua espansione accelerata, i processi fisici che lo hanno governato poco dopo il Big Bang e la natura della materia oscura.

Una risorsa, non una minaccia

Il settore dell’astrofisica è solo uno dei tanti a dimostrare che l’intelligenza artificiale non è una nostra nemica, bensì una preziosa alleata. L’essere umano rimane insostituibile per la ricerca scientifica, date le sue capacità di astrazione e di cogliere i rapporti causa-effetto. Ma in un’epoca in cui i dati la fanno da padrone, la ricerca scientifica non può che beneficiare dell’aiuto degli algoritmi intelligenti. Altro che cyborg e replicanti: i sistemi di IA sono i nostri compagni di scoperte.

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