Algoritmi (per tutti) che scoprono esopianeti2 min di lettura

Tra le varie caratteristiche che contraddistinguono l’epoca scientifica in cui viviamo attualmente, di sicuro possiamo annoverare la grande abbondanza di dati scientifici a disposizione. I dati sono così tanti, ma così tanti, che a volte non si ha neanche il tempo di analizzarli tutti.

Questa cosa, per esempio, succede con i dati del telescopio spaziale NASA Kepler, l’osservatorio che studia un pezzo di universo per scoprire esopianeti, cioè pianeti che orbitano attorno ad altre stelle.

Quando i dati sono troppi, in generale, una buona idea potrebbe essere quella di rendere il processo di analisi dati il più automatico possibile, magari con l’utilizzo di algoritmi in grado di imparare da se stessi. Detta così sembra qualcosa che appartiene al futuro, e suona anche vagamente minaccioso.

Ma in realtà, stiamo parlando di una delle più grandi innovazioni usate nella ricerca astrofisica (e non solo): il machine learning.

In generale, e in poche parole, il machine learning è una tecnica computazionale tramite cui un algoritmo viene letteralmente istruito nel riconoscere una determinata una determinata struttura nei dati. Si può per esempio fornire all’algoritmo una serie di esempi con cui partire, oppure si può definire il processo in modo tale che l’algoritmo deve trovare delle strutture definite nei dati. Un’altra possibilità è che l’algoritmo migliori nel suo riconoscemento di strutture nei dati man mano che avanza con il suo lavoro; come se giocando a scacchi e memorizzando le mosse con cui l’algoritmo ha perso qualche partita, nelle successive rielabora le informazioni per non ripetere le mosse errate.

Scovare gli esopianeti è praticamente riconoscere se ci sono dei cali di luminosità nella luce osservata dalle stelle: cali ripetuti e periodici sono proprio il segno del passaggio di un esopianeta in orbita. Se ipotetici alieni (con un buon angolo di osservazione) potessero osservare il Sole, vedrebbero un calo della luminosità solare ogni 365 giorni, proprio a causa del passaggio della Terra davanti al Sole. E così gli astrofisici si mettono, tirano giù i dati di Kepler e cercano di capire se si osservano questi cali.

Quelli di Google le sanno fare le GIF, non c’è niente da fare.

Ma perché non far fare questo lavoro a un algoritmo? Questa idea è venuta a Christopher J. Shaulle, che lavora a Google. Ecco dunque che sono stati trovati, con questa tecnica e con i potenti mezzi di Google, due nuovi pianeti extra-solari. Uno, Kepler-90i, ha portato a otto il numero di pianeti conosciuti attorno alla stella Kepler-90, a 2500 anni luce; l’altro Kepler-80g ha portato la nostra conoscenza del sistema attorno a Kepler-80 a sei esopianeti. Praticamente, la faccenda è andata così: istruendo l’algortimo di machine learning con circa 15 mila segnali osservati da Kepler, si è riusciti a beccare i due nuovi pianeti. Questa animazione (tratta dal blog di Google) racconta meglio di qualsiasi giro di parole come funziona tutto ciò:

Che vi dicevo?

Tutto ciò conferma una cosa molto importante: abbiamo tanti di quei dati che non bastano le persone che lavorano in astrofisica. D’altra parte, abbiamo tanti di quei dati che gli algoritmi efficienti che si basano sul machine learning sono diventati un’opzione molto valida nelle mani delle persone che lavorano in astrofisica.

Ma non solo.

Infatti ci sono due cose importanti che, messe insieme, fanno di questa notizia una notizia enorme.

La prima è che i dati di Kepler sono pubblici e li potete trovare a questo link. La seconda è che presto i codici usati nell’algoritmo di Google verrano resi pubblici (e poi, una volta che si hanno i codici in mano, si potrà usare questo software qui).

Quindi, tirando le fila: chiunque potrà scoprire esopianeti, chiunque potrà fare la sua parte, mettere a disposizione il proprio computer, il proprio tempo di calcolo, per scovare esopianeti.

Può darsi, che in un futuro lontano, il lavoro della ricerca dovrà essere completamente riconsiderato e potrà anche essere molto diverso da come lo conosciamo oggi. Ma se tutto questo aiuterà a capire meglio come funziona l’universo, allora è tutto grasso che cola.

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L’articolo scientifico della scoperta lo trovate qui