Coelum Astronomia 218 - 2018 - Page 20

La Rete Neurale di Google cattura i Pianeti Extrasolari

di Marco Malaspina - Media INAF

Coelum Astronomia

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Un algoritmo di machine learning di Google scopre nuovi pianeti extrasolari setacciando i dati della sonda spaziale Kepler della NASA. Si trovano nei sistemi planetari delle stelle Kepler-90 e Kepler-80. «L’intelligenza artificiale, e in particolare il deep learning, sta acquistando un ruolo primario in diversi settori dell’astronomia»

In una conferenza stampa dello scorso 14 dicembre, la NASA ha annunciato che, grazie all’instancabile telescopio spaziale Kepler, sono stati scoperti due nuovi pianeti extrasolari. Pianeti piccoli, di dimensioni simili alla Terra e probabilmente rocciosi. In particolare, uno dei nuovi pianeti porta il totale di quelli attorno alla stella che lo ospita a quota otto. Otto come quelli attorno al Sole. In altre parole, da oggi sappiamo con certezza – il sospetto già c’era… – che il nostro Sistema Solare non detiene più da solo il record del numero di mondi. È un primato che ci tocca condividere con Kepler-90, questo il nome del “sole” attorno al quale è stato visto orbitare il nuovo arrivato, Kepler-90i, insieme ai sette pianeti di cui già si conosceva l’esistenza. C’è però di più: a distillare i due nuovi arrivati dall’immenso archivio di Kepler non è stato un tenace astronomo ricercatore: è stata una rete neurale artificiale. Un algoritmo di machine learning.

Bisogna dire che l’astro-algoritmo non s’è ancora fatto furbo a sufficienza da firmare l’articolo scientifico. Però leggere che l’affiliazione del primo autore è “Google Brain, Mountain View, California” un po’ dà da pensare. Intendiamoci, l'essere umano non manca: uno dei due autori dello studio è Andrew Vanderburg, astronomo in carne e ossa della NASA e dell’Università del Texas a Austin. Ma la sua firma è la seconda. La prima è quella di Christopher Shallue, ingegnere informatico di Google.

Analizzati fino a oggi con test automatici standard, se non addirittura direttamente a occhio, di dati in effetti ce ne sono davvero tanti nell’archivio di Kepler. In quattro anni ha acquisito segnali relativi a circa 35mila potenziali transiti planetari. Per consentire alla rete neurale, sviluppata da Google, di farsi le ossa, Shallue e Vanderburg le hanno dato in pasto 15mila segnali – già controllati e validati – presi dal catalogo di esopianeti della sonda NASA. E le hanno chiesto d’individuare quali erano veri pianeti e quali, invece, falsi positivi. Vediamo un po’ come se la cava, si devono essere detti… Ebbene, ci ha azzeccato il 96 per cento delle volte.

Ritenuta la rete neurale ormai sufficientemente addestrata per affrontare il lavoro vero, i due ricercatori le hanno affidato l’analisi dei segnali più ambigui relativi a 670 sistemi planetari, ritenendo che il posto migliore per cercare un pianeta fosse dove già ne erano stati trovati altri in precedenza. Risultato? «Abbiamo ottenuto un sacco di falsi positivi, ma anche molti pianeti