L’IA scova centinaia di anomalie cosmiche nei dati d’archivio di Hubble

Molti di voi avranno certamente notato come l’intelligenza artificiale stia diventando uno strumento sempre più centrale anche in ambiti scientifici complessi, e l’astronomia non fa certo eccezione; proprio in questo contesto si inserisce il recente lavoro di un team di ricercatori dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA), che ha dimostrato come l’IA possa letteralmente rivoluzionare il modo in cui analizziamo gli enormi archivi di dati accumulati nel corso dei decenni.

Gli scienziati hanno infatti sviluppato AnomalyMatch, un tool basato su reti neurali artificiali capace di individuare oggetti rari e anomali all’interno di enormi quantità di immagini astronomiche. Applicato all’Hubble Legacy Archive, l’archivio che raccoglie 35 anni di osservazioni del telescopio spaziale Hubble, il sistema ha portato a risultati decisamente sorprendenti.

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Più di 800 anomalie cosmiche inedite individuate dall’IA grazie ad AnomalyMatch

Entrando più nel dettaglio, AnomalyMatch è stato utilizzato per analizzare quasi 100 milioni di ritagli di immagini provenienti dall’archivio di Hubble, un’operazione che, se effettuata manualmente, avrebbe richiesto tempi semplicemente incompatibili con le capacità umane; grazie all’IA invece, l’intero processo si è concluso in poco più di due giorni.

Il risultato finale parla di circa 1.400 anomalie individuate, di cui oltre 800 mai documentate prima nella letteratura scientifica, un dato che sottolinea quanto anche archivi considerati ampiamente esplorati possano ancora nascondere una quantità enorme di informazioni scientifiche non sfruttate.

Le cosiddette anomalie cosmiche includono tutti quegli oggetti o fenomeni che si discostano dalle strutture più comuni, come stelle isolate o galassie regolari. Proprio per questo motivo, in passato, la loro scoperta è spesso avvenuta per puro caso oppure grazie a progetti di citizen science, che però faticano a stare al passo con la crescita esponenziale dei dati prodotti dagli osservatori moderni.

Dal punto di vista tecnico, AnomalyMatch utilizza una rete neurale artificiale progettata per riconoscere pattern visivi complessi, simulando in parte il funzionamento del cervello umano. Il sistema viene addestrato su esempi di oggetti normali e anomali e, una volta operativo, assegna a ogni immagine una probabilità di interesse scientifico.

I ricercatori hanno quindi concentrato l’attenzione sui ritagli con il punteggio più elevato, procedendo a una verifica visiva manuale che ha confermato oltre 1.300 anomalie reali; un approccio ibrido dunque, in cui l’IA non sostituisce l’uomo ma ne amplifica enormemente le capacità di analisi.

La maggior parte degli oggetti individuati da AnomalyMatch riguarda galassie in interazione o in fase di fusione, caratterizzate da forme distorte, code di stelle e gas o veri e propri ponti di materia che si estendono nello spazio. Si tratta di fenomeni fondamentali per comprendere i processi che guidano l’evoluzione delle galassie nel tempo cosmico.

Non mancano poi numerosi esempi di lenti gravitazionali, effetti previsti dalla relatività generale di Einstein in cui la luce di galassie lontane viene distorta da oggetti massicci in primo piano, dando origine ad archi o anelli luminosi; questi fenomeni rappresentano strumenti preziosissimi per studiare la distribuzione della materia oscura nell’Universo.

Tra le altre anomalie rilevate troviamo anche galassie con grandi ammassi stellari, strutture con lunghe code gassose simili a tentacoli, dischi di formazione planetaria osservati quasi di taglio e, forse ancora più interessanti, sorgenti che non rientrano facilmente in nessuna categoria conosciuta, lasciando spazio a nuove ipotesi e futuri studi.

Secondo i ricercatori dell’ESA, questo lavoro dimostra in modo piuttosto chiaro quanto l’intelligenza artificiale sarà cruciale nei prossimi anni per gestire la mole di dati che arriverà dalle nuove missioni spaziali. Progetti come Euclid, l’Osservatorio Vera C. Rubin e il telescopio spaziale Nancy Grace Roman produrranno volumi di informazioni ancora più imponenti, rendendo di fatto indispensabili strumenti automatizzati per individuare rapidamente gli oggetti più interessanti.

I risultati dello studio sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Astronomy & Astrophysics e rappresentano un ulteriore tassello verso un futuro in cui l’IA diventerà una presenza sempre più stabile e determinante anche nella ricerca astronomica, aiutandoci a scoprire fenomeni rari e, chissà, forse ancora completamente sconosciuti.