Un team di ricercatori dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) ha sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (IA) chiamato AnomalyMatch, in grado di analizzare decine di milioni di immagini e identificare oggetti rari e anomali in tempi drasticamente inferiori a quelli umani.
Grazie a questo sistema, gli astronomi hanno esaminato quasi 100 milioni di “ritagli” di immagini dall’Hubble Legacy Archive, l’archivio di 35 anni di dati del telescopio spaziale Hubble, in poco più di due giorni. Hanno individuato circa 1400 anomalie, di cui oltre 800 mai documentate prima nella letteratura scientifica.
Le anomalie cosmiche sono oggetti o fenomeni che deviano dalle strutture più comuni, come galassie regolari o stelle isolate. Possono essere galassie in collisione o con code di gas, oppure lenti gravitazionali. Tuttavia, la mole colossale di dati generata dagli osservatori moderni rende sempre più difficile scoprirle con metodi tradizionali. Finora, la maggior parte delle anomalie sono state trovate per caso, o tramite progetti di citizen science. Questi progetti, però, non bastano a occuparsi degli archivi giganteschi che arriveranno dai nuovi telescopi. Ed è qui che l’IA può arrivare in aiuto.
Come funziona AnomalyMatch, e cosa ha scoperto
AnomalyMatch impiega una rete neurale artificiale che simula in parte il modo in cui il cervello umano riconosce pattern e forme negli input visivi. Addestrata su esempi noti di oggetti “normali” e “anomali”, la rete è capace di assegnare a ciascun ritaglio di immagine una probabilità di essere interessante dal punto di vista scientifico.
Il team ha quindi analizzato i ritagli con punteggio più alto, confermando con l’occhio umano oltre 1300 anomalie reali. I risultati dimostrano non solo l’efficacia dell’approccio, ma anche quanta scienza rimanga ancora da estrarre da archivi considerati già ben studiati, come l’enorme archivio di Hubble.
La maggior parte degli oggetti identificati dal sistema AI sono galassie in interazione o in fusione, con forme distorte, code o ponti di stelle e gas che si allungano nello spazio. Questi fenomeni offrono una finestra sui processi dinamici che guidano l’evoluzione delle galassie nel tempo cosmico, come lo scambio di materia e la formazione stellare indotta da perturbazioni gravitazionali.
Oltre alle galassie in collisione, il team ha scoperto numerosi effetti di lente gravitazionale, in cui un oggetto massiccio in primo piano distorce la luce di galassie più lontane in archi o anelli. Fenomeni predetti dalla teoria della relatività generale di Einstein, e strumenti preziosi per studiare la distribuzione di materia oscura.
Tra gli altri oggetti rari rilevati ci sono galassie con grandi ammassi di stelle, galassie con lunghe code gassose che sembrano tentacoli, e dischi di formazione planetaria osservati quasi di taglio, che assumono forme particolari. Alcune sorgenti invece non sono facilmente riconducibili a categorie già note.
L’IA come aiuto per la ricerca astronomica
L’intelligenza artificiale non sostituisce l’analisi umana, ma ne moltiplica le capacità, permettendo di scoprire oggetti che altrimenti potrebbero rimanere sepolti tra milioni di immagini. Dopo che AnomalyMatch ha segnalato i candidati più promettenti, gli scienziati hanno effettuato una verifica visiva per confermare la natura anomala delle sorgenti. Questo approccio ibrido, unendo capacità computazionali e giudizio esperto, ha permesso di isolare con successo centinaia di oggetti nuovi e degni di studio.
Il risultato rappresenta un importante passo avanti nel modo in cui gli astronomi gestiscono la crescente quantità di dati prodotti dalle osservazioni moderne. Le immagini raccolte da Hubble coprono già decenni di attività scientifica, ma nei prossimi anni nuovi strumenti come la missione Euclid dell’ESA, l’Osservatorio Vera C. Rubin e il telescopio Nancy Grace Roman della NASA produrranno volumi di dati ancora più grandi.
Euclid sta osservando miliardi di galassie su vasta scala, Rubin realizzerà un’indagine decennale con decine di petabyte di immagini, mentre Roman espanderà l’esplorazione dell’Universo nel vicino infrarosso. Pensando quindi a un futuro, molto prossimo, in cui le informazioni da analizzare aumenteranno sempre più rapidamente, strumenti basati su intelligenza artificiale e reti neurali diventeranno sempre più importanti per aiutarci a individuare oggetti rari e fenomeni ancora sconosciuti.
I risultati sono stati pubblicati in uno studio sulla rivista Astronomy & Astrophysics e sono reperibili qui.
