Scoperti più di 1000 asteroidi negli archivi di Hubble con l’intelligenza artificiale

Credito: Dotted Yeti, Shutterstock, ID: 1544159255

In seno al progetto Hubble Asteroid Hunter, che vede l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale nonché della partecipazione degli scienziati cittadini tramite una piattaforma sul Webb, un team di ricercatori annuncia, in un nuovo studio presentato su Astronomy and Astrophysics,[1] di avere rilevato le tracce di 1700 asteroidi di cui 1000 molto probabilmente sono asteroidi mai individuati prima.

Enormi archivi dei dati di Hubble

La scoperta è stata fatta letteralmente rovistando negli enormi archivi dei dati raccolti nel corso degli ultimi 20 e più anni dal telescopio spaziale Hubble. Si tratta di asteroidi molto deboli che, anche per questo, non erano mai stati identificati prima in quanto sono molto difficili da individuare con gli strumenti da Terra.

“Rumore di fondo” spesso scartato ma che può essere utilizzato per tante nuove scoperte

Le scoperte sono state fatte analizzando quello che viene considerato come un “rumore di fondo” nella vastità dei dati raccolti dal telescopio. Gran parte degli astronomi, o meglio dei sistemi automatizzati per la ricerca di oggetti astronomici, scarta il materiale che invece è stato analizzato nel nuovo studio guidato da Sandor Kruk, ricercatore del Max Planck Institute for Extraterrestrial Physics.

La prima fase

Gli astronomi hanno lavorato con più di 37.000 immagini raccolte dal telescopio spaziale cercando delle “striscie”, sostanzialmente curve nelle immagini, che significano tracce di asteroidi. Si tratta di tracce che spesso sono difficili da rilevare automaticamente, come spiega lo stesso Kruk. Nella fase iniziale i ricercatori hanno fatto ricorso ad una piattaforma Webb per permettere la partecipazione di visitatori e astronomi non professionisti.

La seconda e la terza fase

Dopo questa fase di scrematura iniziale, i ricercatori hanno poi potuto addestrare un algoritmo di apprendimento automatico per trattare i dati e per trovare 2487 possibili asteroidi. In una terza fase sono intervenuti tre degli autori dello studio, lo stesso Kruk, Pablo García Martín dell’Università Autonoma di Madrid e Marcel Popescu dell’Istituto Astronomico dell’Accademia Rumena. In questa fase è avvenuta la scrematura finale durante la quale sono stati esclusi oggetti come raggi cosmici nonché altri che avrebbero potuto interferire nel riconoscimento. Alla fine i ricercatori hanno ottenuto 1701 tracce giungendo alla conclusione che più di 1000 probabilmente sono asteroidi mai identificati prima.

Intelligenza artificiale più intelligenza umana: metodo si rivelerà utile anche in futuro

Per calcolare con precisione le orbite ci vorranno ulteriori osservazioni ma questo studio mostra quanto le masse di dati di cui disponiamo ma sui quali spesso non si lavora anche solo per mancanza di personale siano enormi e possano nascondere sorprese. A tal proposito i ricercatori vogliono usare questa stessa combinazione, fatta di intelligenza artificiale più intelligenza umana “di massa”, per setacciare altre quantità di dati di altri telescopi e trovare anche altre tipologie di oggetti.

Note e approfondimenti

  1. Hubble Asteroid Hunter – I. Identifying asteroid trails in Hubble Space Telescope images | Astronomy & Astrophysics (A&A) (DOI: 10.1051/0004-6361/202142998)

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