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Ultimo aggiornamento: 13:03
L’Intelligenza artificiale ha portato la “caccia ai pianeti” a un livello superiore. Un team di astrofisici dell’Università di Warwick ha stanato oltre 100 nuovi pianeti che si nascondevano in bella vista nei dati della missione Tess della Nasa. Trentuno di questi mondi non erano mai stati visti prima, sepolti sotto una valanga di rumore di fondo che nessun occhio umano avrebbe mai potuto filtrare. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.
Il telescopio spaziale Tess monitora milioni di stelle cercando un segno particolare: un lievissimo calo di luminosità. Immaginate una lampadina a chilometri di distanza: se un moscerino ci passa davanti, la luce diminuisce impercettibilmente. Quel “moscerino” è un pianeta, e quel calo di luce è chiamato transito. Il problema? Lo spazio è affollato. Eclissi tra stelle binarie, macchie solari o semplici rumori elettronici del telescopio possono generare dei “falsi positivi”. Analizzare a mano ogni singolo segnale richiederebbe secoli.
È qui che entra in gioco Raven. Si tratta di un modello di apprendimento automatico (machine learning) addestrato su centinaia di migliaia di simulazioni realistiche. Raven è diventato un esperto nel distinguere un vero pianeta da un “impostore” astrofisico. Passando al setaccio i dati di oltre 2,2 milioni di stelle raccolti nei primi quattro anni di vita di Tess, Raven ha fatto quello che un umano non potrebbe mai fare: ha convalidato 118 nuovi pianeti e identificato oltre 2.000 candidati ad alta probabilità.
