22 maggio 2019
Aggiornato 08:30
spazio

Così l'intelligenza artificiale di Google ha scoperto un esopianeta

La scoperta di Kepler-90i è avvenuta dopo che la NASA ha permesso a Google di addestrare i suoi algoritmi di intelligenza artificiale

Così l'intelligenza artificiale di Google ha scoperto un esopianeta
Così l'intelligenza artificiale di Google ha scoperto un esopianeta ( Shutterstock )

ROMA - La NASA ha scoperto un ottavo pianeta attorno a una stella lontana, il che significa che non siamo più il più grande sistema solare di cui conosciamo la storia. La scoperta è stata fatta grazie all'aiuto dell'intelligenza artificiale di Google, che ha trovato il pianeta sfogliando segnali «deboli» precedentemente trascurati nei dati catturati dal telescopio spaziale Kepler. Il nuovo pianeta ritrovato si trova nel sistema solare intorno a Kepler-90, una stella a circa 2.500 anni luce dalla Terra, scoperta nel 2014.

Il telescopio spaziale Kepler è alla ricerca di esopianeti fin dal suo lancio nel 2009. Al fine di esaminare tutti i dati catturati da quel lancio, gli scienziati di solito guardano prima i segnali più forti. E questo processo ha funzionato abbastanza bene finora, permettendo alla NASA di scoprire ben 2525 esopianeti, un numero che ha cambiato la nostra comprensione di come sia comune trovare pianeti intorno alle stelle che compongono la nostra galassia. Recentemente, tuttavia, l'intelligenza artificiale è diventata uno strumento più importante nell'astronomia. Gli scienziati - compresi quelli che lavorano sui dati Kepler - si sono sempre più rivolti all'apprendimento delle macchine per aiutare a ordinare i dati tipicamente a priorità inferiore per vedere cosa avrebbero potuto perdere. Nel processo, hanno trovato un pianeta trascurato che ora si chiama Kepler-90i.

La scoperta di Kepler-90i è avvenuta dopo che la NASA ha permesso a Google di addestrare i suoi algoritmi di machine learning su 15.000 segnali provenienti da potenziali pianeti nel database Kepler. Gli scienziati hanno poi preso il sistema addestrato e lo hanno impostato a lavorare sui dati di 670 stelle che erano già note per avere più pianeti, in quanto consideravano questi come i più probabili nascondigli.

La scoperta è avvenuta dopo che i ricercatori Christopher Shallue e Andrew Vanderburg hanno addestrato un computer per imparare ad identificare gli esopianeti nelle letture di luce registrate da Kepler - il minuscolo cambiamento di luminosità catturato quando un pianeta passava davanti o transitava su una stella. Ispirato dal modo in cui i neuroni si collegano nel cervello umano, questa "rete neurale" artificiale ha setacciato i dati di Kepler e trovato deboli segnali di transito da un pianeta in orbita Kepler-90. Mentre l'apprendimento meccanico è stato precedentemente utilizzato nelle ricerche del database Kepler, questa ricerca dimostra che le reti neurali sono uno strumento promettente per trovare alcuni dei segnali più deboli di mondi lontani.

L'inclusione dell'apprendimento meccanico in questo processo non dovrebbe spaventare gli esseri umani il cui sostentamento ruota intorno alla scoperta e allo studio degli esopianeti, secondo Chris Shallue, un ingegnere software di Google AI che ha lavorato al progetto. «Quello che abbiamo sviluppato qui è uno strumento per aiutare gli astronomi ad avere più impatto - ha detto Shallue in una conference call -. E' un modo per aumentare la produttività degli astronomi. Certamente non li sostituirà affatto».