{"id":4187,"date":"2023-08-11T18:48:31","date_gmt":"2023-08-11T18:48:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=4187"},"modified":"2024-03-28T00:45:54","modified_gmt":"2024-03-28T00:45:54","slug":"decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/08\/decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning\/","title":{"rendered":"Decodificare l'universo con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico"},"content":{"rendered":"

Nell'antica Babilonia, gli osservatori di stelle registravano meticolosamente il cielo notturno, incidendo le loro osservazioni su tavolette per annotare i pi\u00f9 sottili movimenti celesti.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Le loro osservazioni, insieme a quelle di altre civilt\u00e0 antiche, hanno gettato le basi per luminari come Johannes Kepler, che ha utilizzato i dati di Tycho Brahe per svelare le orbite ellittiche dei pianeti molto prima che noi avessimo gli strumenti per osservare tali fenomeni con i nostri occhi.<\/span><\/p>\n

Oggi l'umanit\u00e0 non \u00e8 meno desiderosa di decodificare le complessit\u00e0 del cosmo e l'intelligenza artificiale \u00e8 diventata un partner nella nostra ricerca di risposte.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lenti di vetro a gigabyte<\/span><\/h2>\n

Inventato all'inizio del XVII secolo, il telescopio ha fornito agli astronomi una finestra sul cosmo. <\/span><\/p>\n

Per la prima volta, gli occhi umani potevano penetrare oltre l'atmosfera.<\/span><\/p>\n

Oltre a osservare direttamente gli oggetti celesti attraverso i telescopi, l'umanit\u00e0 divenne abile nel calcolare le interazioni tra le orbite, portando alla fine l'astronomo francese Urbain Le Verrier a prevedere l'esistenza di Nettuno dall'orbita di Urano, prima che fosse confermata nel 1846.\u00a0<\/span><\/p>\n

La matematica e l'astronomia sono state intimamente legate per migliaia di anni, e sono proprio questi calcoli che l'intelligenza artificiale eccelle.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il lancio del telescopio spaziale Kepler nel 2009 ha segnato una nuova era dell'esplorazione extrasolare. Incaricato di identificare gli esopianeti - pianeti che si trovano al di fuori del nostro sistema solare - monitorando la luminosit\u00e0 di oltre 150.000 stelle, Kepler ha trasmesso alla Terra un volume colossale di dati.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sebbene durante la sua missione siano stati confermati oltre 2.600 esopianeti, i ricercatori stanno ancora analizzando i dati.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nel 2021, a oltre 10 anni dal lancio del telescopio, la NASA ha annunciato che un modello di intelligenza artificiale ha aiutato i ricercatori ad aggiungere 301 esopianeti appena convalidati alla collezione totale di 4.569.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il modello, una rete neurale profonda <\/span>denominato ExoMiner<\/span><\/a>Il sistema potrebbe convalidare in modo robusto gli esopianeti proposti, un'impresa che altrimenti richiederebbe una lunga analisi manuale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hamed Valizadegan, responsabile del progetto ExoMiner, ha dichiarato: \"Quando ExoMiner dice che qualcosa \u00e8 un pianeta, si pu\u00f2 essere sicuri che sia un pianeta. <\/span>ExoMiner \u00e8 molto accurato e per certi versi pi\u00f9 affidabile sia dei classificatori automatici esistenti sia degli esperti umani che intende emulare, a causa dei pregiudizi derivanti dall'etichettatura umana\".<\/span><\/p>\n

Origini universali<\/span><\/h3>\n

L'outback dell'Australia occidentale ospita il <\/span>Schieramento a largo campo Murchison (MWA)<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n

A differenza dei telescopi tradizionali, l'MWA \u00e8 un radiotelescopio che ascolta le prime onde radio dell'universo.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Uno dei numerosi array dell'MWA. Fonte: Wikipedia Commons<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Catturando i segnali radio provenienti dallo spazio, l'MWA offre uno sguardo sullo stato dell'universo di quasi 13 miliardi di anni fa. Questo non \u00e8 privo di sfide, in quanto le interferenze radio dei giorni nostri minacciano di annegare gli antichi discorsi dell'universo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Utilizzando l'IA, i ricercatori possono filtrare e differenziare<\/a> tra il rumore radio e i sussurri primordiali dell'universo, consentendo analisi pi\u00f9 precise.\u00a0<\/span><\/p>\n

Visualizzazione degli oggetti celesti<\/span><\/h3>\n

Il <\/span>Telescopio Event Horizon<\/span><\/a> (EHT), che ha catturato la prima immagine di un buco nero, si \u00e8 affidato all'elaborazione dell'intelligenza artificiale per convertire le sue osservazioni in qualcosa di chiaro e coerente.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'EHT mette insieme pi\u00f9 telescopi di tutto il mondo per creare un unico mega-telescopio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Utilizzando le forze combinate di pi\u00f9 telescopi, l'EHT ha potuto osservare il buco nero supermassiccio al centro della Via Lattea. <\/span><\/p>\n

La resa di queste osservazioni in un'immagine accurata richiede l'apprendimento automatico (ML) per calcolare la forma pi\u00f9 probabile dai dati disponibili.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il modello ML, <\/span>PRIMO<\/span><\/a>ha analizzato le caratteristiche di 30.000 buchi neri simulati per generare l'immagine ampiamente diffusa qui sotto.<\/span><\/p>\n

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La prima immagine di un buco nero \u00e8 stata creata con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Fonte: Telescopio Even Horizon<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Si stima che il buco nero abbia una massa pari a 6,5 miliardi di volte quella del Sole.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'intelligenza artificiale scopre un asteroide \"potenzialmente pericoloso<\/span><\/h2>\n

Sentiamo spesso parlare dei rischi dell'IA, ma cosa succederebbe se ci salvasse da un asteroide mortale?<\/p>\n

I ricercatori del prossimo Osservatorio Vera Rubin nel Cile settentrionale hanno recentemente scoperto un asteroide potenzialmente pericoloso utilizzando l'intelligenza artificiale.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'Osservatorio Vera Rubin nel Cile settentrionale, ancora in costruzione, \u00e8 destinato a diventare la pi\u00f9 potente fotocamera digitale utilizzata per la fotografia astronomica,\u00a0<\/span><\/p>\n

ElioLinc3D<\/span><\/a>, il programma di intelligenza artificiale responsabile di questa scoperta, \u00e8 stato progettato per supportare gli sforzi dell'Osservatorio Vera C. Rubin nell'individuazione di asteroidi. Il modello \u00e8 stato impiegato in un test presso l'osservatorio ATLAS delle Hawaii.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'intelligenza artificiale ha svelato un asteroide largo circa 180 metri, denominato 2022 SF289.\u00a0<\/span><\/p>\n