David O’Ryan e Pablo Gómez, due ricercatori dell’Agenzia spaziale europea (Esa), hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI) capace di setacciare enormi archivi di immagini astronomiche in tempi impensabili per un essere umano. Il loro algoritmo ha analizzato quasi 100 milioni di immagini dell’Hubble Legacy Archive in appena due giorni e mezzo, portando alla luce circa 1400 oggetti cosmici insoliti, di cui oltre 800 mai catalogati prima.
L’archivio di Hubble, inaugurato nei primi anni 2000 ma basato su osservazioni raccolte sin dal 1990, rappresenta una delle più grandi miniere di dati astronomici mai realizzate. Un tesoro scientifico la cui quantità di informazioni è però tale da superare la capacità di analisi manuale degli astronomi, con il rischio di non riuscire a esplorarlo completamente.
Il metodo sviluppato dal team dell’Esa si basa sulla rete neurale AnomalyMatch, che è stata addestrata a individuare tutto ciò che si discosta dalla norma. Gli oggetti cosmici anomali, come galassie in collisione, lenti gravitazionali e galassie ad anello, pur essendo di immenso interesse scientifico, sono molto difficili da scovare. Ma la ricerca di AnomalyMatch ha anche scovato anche oggetti diversi rispetto a quelli tradizionalmente ricercati: galassie con enormi ammassi di stelle, galassie a forma di medusa con tentacoli gassosi, dischi di formazione planetaria visti di profilo tali da apparire come un hamburger o una farfalla. Oltre a decine di oggetti che sfuggono completamente alla classificazione standard.
Nella figura di apertura, sei oggetti astrofisici anomali sconosciuti scoperti dai ricercatori dell’Esa, utilizzando un metodo assistito dall’intelligenza artificiale per setacciare l’Hubble Legacy Archive (Esa/Hubble&Nasa, D. O’Ryan, P. Gómez, M. Zamani).
