Ancora una volta gli astronomi dimostrano che l’intelligenza artificiale si accoppia benissimo con il loro campo di studio e che è questione solo di anni prima che i software facciano molti dei lavori “estenuanti” che oggi sono realizzati ancora da esseri umani.
Parliamo, per esempio, del rintracciare oggetti interessanti in immagini cosmiche a risoluzioni molto alte e questo senza parlare dei database di dati da rovistare per trovare cose interessanti che si fanno sempre più grandi.
Un team di ricercatori dell’Osservatorio Astronomico Nazionale del Giappone (NAOJ) ha usato una particolare tecnica di intelligenza artificiale, il cosiddetto “deep learning”, per trovare e classificare un tipo di galassia in un vasto database di immagini ottenute dal telescopio Subaru.
Il software, programmato per trovare galassie spirali, è riuscito a trovarne e a classificarne fino a 80.000. Se effettuato da un essere umano, un compito del genere avrebbe portato via tantissimo tempo.
Negli ultimi anni gli algoritmi di elaborazione automatizzata per estrarre dati tramite la tecnica del deep learning sono migliorati tantissimo tanto che oggi non è banale dire che superano gli umani in termini di precisione, efficienza e velocità.
L’idea di classificare immagini automaticamente utilizzando un software è venuta all’astronomo Ken-ichi Tadaki che si è chiesto: “se oggi l’intelligenza artificiale può individuare cani e gatti in milioni di immagini, perché non potrebbe individuare particolari tipi di galassie nelle immagini cosmiche?”
E così ha provato a dare in pasto vari dati di addestramento all’algoritmo per fargli capire qual era la differenza tra una galassia non a spirale e una a spirale. Dopo questa fase di addestramento l’algoritmo ha mostrato di poter classificare con un ottimo livello di successo le morfologie delle galassie con una precisione del 97,5%.
Considerando che, soprattutto nei prossimi anni, i telescopi, spaziali e non, raccoglieranno sempre più dati e scatteranno sempre più immagini, con miliardi di galassie o oggetti vari da esaminare, il ricorso ai computer all’intelligenza artificiale risulterà pressoché obbligatorio.
Approfondimenti
- Spin parity of spiral galaxies II: a catalogue of 80 k spiral galaxies using big data from the Subaru Hyper Suprime-Cam survey and deep learning | Monthly Notices of the Royal Astronomical Society | Oxford Academic (IA) (DOI: 10.1093/mnras/staa1880)
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