Negli archivi del telescopio spaziale Hubble si nascondevano oggetti che nessuno aveva mai osservato in modo sistematico. Oggi sappiamo che non si trattava di una mancanza di attenzione, ma di un limite umano: i dati erano semplicemente troppi. Un gruppo di ricercatori dell’ESA (Agenzia Spaziale Europea) ha sviluppato un software di intelligenza artificiale capace di ribaltare questo scenario, portando alla scoperta di centinaia di corpi celesti anomali mai analizzati prima.
Il progetto nasce all’interno dell’ESA e ruota attorno a uno strumento chiamato AnomalyMatch. Il software è stato utilizzato per analizzare decine di milioni di immagini astronomiche raccolte dal telescopio spaziale Hubble in 35 anni di attività. In poco più di 2 giorni, il sistema ha passato al setaccio un archivio che comprende circa 100 milioni di immagini, individuando circa 1400 oggetti considerati anomali. Di questi, oltre 800 non risultavano mai trattati nella letteratura scientifica.
La ricerca tradizionale di oggetti insoliti nei dati astronomici è sempre stata un processo lento. Spesso affidato al caso o alla pazienza di singoli ricercatori, richiedeva un’analisi manuale di enormi quantità di immagini. AnomalyMatch ha cambiato radicalmente questo approccio. Il software utilizza una rete neurale addestrata a riconoscere schemi specifici, come le firme visive delle lenti gravitazionali e le strutture tipiche delle fusioni tra galassie. Il risultato non è una classificazione automatica definitiva, ma una selezione di candidati che vengono poi analizzati uno a uno dal team di ricerca.
Tra gli oggetti individuati compaiono collisioni e fusioni galattiche in fasi avanzate, galassie dalla morfologia estremamente irregolare, lenti gravitazionali ben definite, galassie a forma di medusa con lunghi tentacoli di gas e dischi planetari osservati di taglio. Accanto a queste categorie riconoscibili, emergono anche diverse decine di immagini che sfuggono a qualsiasi classificazione attuale. Oggetti che, almeno per ora, non trovano posto nei modelli consolidati dell’astronomia osservativa.
I risultati del lavoro, condotto dai ricercatori David O’Ryan e Pablo Gómez dell’ESA, sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Astronomy and Astrophysics. Secondo il team, il valore dello studio non risiede solo nelle singole scoperte, ma nel metodo. Applicare l’intelligenza artificiale agli archivi storici permette di massimizzare il ritorno scientifico di missioni già concluse, rivelando informazioni rimaste invisibili per decenni.
Il contesto rende questo risultato particolarmente rilevante. L’ESA è attualmente impegnata nella missione del telescopio spaziale Euclid, mentre sono imminenti l’avvio operativo dell’osservatorio Vera C. Rubin Observatory e lo sviluppo del telescopio spaziale Nancy Grace Roman. Tutti questi progetti produrranno archivi di dati immensamente più grandi di quelli di Hubble. Senza strumenti automatici di selezione e analisi, una parte significativa di queste informazioni rischierebbe di restare inutilizzata.
AnomalyMatch dimostra che il problema non è la mancanza di dati, ma la capacità di leggerli. Gli archivi astronomici contengono ancora molto più di quanto siamo stati finora in grado di vedere.
The Flying Guru
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