La NASA ha sviluppato un algoritmo basato sull'intelligenza artificiale per analizzare i dati raccolti da missioni spaziali.
La NASA ha introdotto ExoMiner++, un sistema avanzato basato sull’intelligenza artificiale, per analizzare i dati raccolti da missioni spaziali come Kepler e Tess. Questi dati, estremamente complessi e numerosi, superano le capacità di analisi umana, rendendo necessaria una soluzione automatizzata per identificare segnali potenzialmente legati a esopianeti. La ricerca degli esopianeti si trova di fronte a un problema di scala, poiché le missioni spaziali hanno prodotto quantità di informazioni così elevate che i metodi tradizionali di analisi manuale non riescono a gestirle. Per esaminare migliaia di curve di luce, si richiederebbe un lavoro estremamente prolungato, una risorsa che non è a disposizione della comunità scientifica.
I dati
- ExoMiner++ è un modello di deep learning in grado di processare dati di esopianeti in modo automatico.
- L’algoritmo è stato testato su dati di Kepler e Tess, identificando circa 7.000 segnali potenzialmente legati a pianeti esterni.
- La condivisione del sistema su GitHub permette a ricercatori di tutto il mondo di utilizzarlo e migliorarlo.
ExoMiner++ ha la capacità di distinguere tra segnali veri e falsi, riducendo il lavoro manuale necessario per la validazione. In futuro, il sistema potrebbe analizzare direttamente dati grezzi e integrarsi con osservazioni future di nuove missioni spaziali. Questo sistema rappresenta un passo avanti nella ricerca su esopianeti, rendendo più veloce e precisa l’analisi di dati estremamente complessi.
