
Un gruppo di scienziati ha ha applicato la tecnica informatica del deep learning (conosciuta in italiano anche come “apprendimento profondo”) per studiare le galassie, in particolare la fase di formazione delle stesse, comparando poi le stesse simulazioni computerizzate con le vere galassie.
Si tratta di uno dei primi casi in cui si utilizza il deep learning in maniera massiva per il riconoscimento automatico di oggetti cosmici fondendo le informazioni simulate con quelle vere.
Per la scrittura dell’algoritmo i ricercatori hanno utilizzato complesse simulazioni al computer di formazioni nella classificazione automatica di vere galassie. Nello studio che descrive il procedimento, poi pubblicato sull’ Astrophysical Journal, gli stessi scienziati lasciano poi intendere di aver ottenuto ottimi risultati e che questa tecnica potrà essere di certo riutilizzata in futuro, probabilmente con set di dati ancora più ampi.
La fase probabilmente più interessante è stata quella della costruzione dell’algoritmo durante la quale i ricercatori hanno utilizzato delle simulazioni computerizzate di finte galassie proprio come sarebbero apparse in eventuali osservazioni telescopiche con Hubble. Tramite questo sistema, i ricercatori hanno addestrato il computer in particolare per riconoscere le fasi principali della formazione delle galassie.
Hanno poi confrontato queste simulazioni con le galassie realmente osservate per interessarsi in particolare ad un determinato stadio dell’inizio evolutivo delle galassie, quello durante il quale le galassie stesse vengono denominate “pepite blu”, ossia quando le giovani e calde stelle emettono brevi lunghezze d’onda blu, cosa che tra l’altro indica che la galassia è in fase di formazione.
La comparazione delle galassie simulate con quelle vere si è rivelata una fase portante in quanto le simulazioni computerizzate, per quanto molto complesse, risultano ancora limitate nella loro capacità di comprendere e di simulare la complessa fisica dietro la formazione delle galassie stesse. Si tratta, dunque, di un nuovo modo di di fondere teoria e osservazione probabilmente dell’inizio di un nuovo modo di utilizzare la notevole potenza dell’intelligenza artificiale nell’astronomia.