L'IA decifra i segnali della materia oscura tra il caos cosmico
RomeGli astronomi sono stati perplessi dalla materia oscura, che costituisce circa l'85% della materia presente nell'universo. Sebbene sia abbondante, la materia oscura non può essere vista e la sua esistenza è dedotta solo grazie ai suoi effetti gravitazionali. Di solito, gli scienziati studiano la materia oscura osservando il comportamento delle galassie e di altre strutture cosmiche, ma questo risulta complicato. Uno dei problemi principali è distinguere la materia oscura dal rumore cosmico generato dai nuclei galattici attivi (AGN) situati al centro delle galassie.
David Harvey del Laboratorio di Astrofisica dell'EPFL ha fatto un grande progresso nella ricerca utilizzando un algoritmo di deep learning. Il nuovo strumento può distinguere tra interazioni di materia oscura e feedback degli AGN. Questo lavoro promette di migliorare l'accuratezza degli studi sulla materia oscura. Alcuni punti chiave di questo sviluppo sono i seguenti:
- Il metodo basato su IA di Harvey utilizza una Rete Neurale Convoluzionale (CNN) addestrata su immagini di ammassi di galassie.
- Il modello CNN è stato alimentato con migliaia di immagini simulate dal progetto BAHAMAS-SIDM.
- L'architettura 'Inception' della CNN ha raggiunto la massima precisione, pari all'80%, anche in condizioni di rumore realistiche.
Il modello Inception potrebbe rivoluzionare l'astrofisica, gestendo i grandi volumi di dati provenienti dai futuri telescopi come Euclid. Questo metodo di deep learning assiste gli astronomi nell’analisi rapida e precisa di enormi dataset, permettendo di individuare i sottili segni dell'interazione della materia oscura con se stessa.
L'intelligenza artificiale offre un grande vantaggio: può apprendere e adattarsi con nuovi dati. Man mano che raccogliamo più informazioni, diventa sempre più efficiente, rendendola uno strumento fondamentale per nuove scoperte. Questa capacità di apprendimento garantisce che l'AI rimanga utile mentre continuiamo a esplorare l'universo.
Questa tecnologia va oltre il semplice aiuto nella ricerca sulla materia oscura. Può assistere gli scienziati nel distinguere tra diversi eventi cosmici, portando a modelli più precisi dell'universo. Ciò significa che possiamo fare previsioni più accurate sul comportamento delle galassie e di altre strutture cosmiche, offrendoci una comprensione migliore delle forze fondamentali che governano l'universo.
I metodi di intelligenza artificiale come Inception dimostrano quanto sia cruciale la collaborazione tra astronomi e informatici. L'unione delle loro competenze apre nuove frontiere di ricerca e offre strumenti potenti per rispondere a importanti quesiti scientifici.
Il lavoro di Harvey con il modello Inception dimostra che l'IA può risolvere problemi complessi che i metodi tradizionali non riescono a gestire. Con l'aumento dei dati raccolti dai nuovi telescopi, il ruolo dell'IA in astrofisica continuerà ad espandersi, aiutandoci a scoprire di più sull'universo.
L'IA è capace di distinguere i segnali della materia oscura dal rumore cosmico, rappresentando un grande passo avanti in astrofisica. Questo ci aiuta a comprendere meglio uno degli elementi più enigmatici dell'universo.
Lo studio è pubblicato qui:
http://dx.doi.org/10.1038/s41550-024-02322-8e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è
D. Harvey. A deep-learning algorithm to disentangle self-interacting dark matter and AGN feedback models. Nature Astronomy, 2024; DOI: 10.1038/s41550-024-02322-820 novembre 2024 · 17:56
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