Questa IA può rilevare se i pianeti si scontreranno l’un l’altro
Negli ultimi due decenni, da quando è stato scoperto il primo esopianeta, gli scienziati hanno identificato più di 4000 pianeti in orbita attorno ad altre stelle , di cui la metà si trovano in sistemi multi-pianeta. Di questi, almeno 700 hanno pianeti che possono essere potenzialmente a rischio di collisioni devastanti. I ricercatori credono persino che ci siano già possibilità di molte collisioni di cui non siamo a conoscenza.
Diverse domande, come il modo in cui i pianeti si organizzano da soli, impediscono a se stesse di scontrarsi o come rimangono stabili sono state al centro della ricerca per molti anni.
Uno dei requisiti per poterli rilevare è assicurarsi che un sistema planetario sia stabile. Per questo gli astronomi devono calcolare i movimenti di più pianeti interagenti per miliardi di anni e controllare ogni possibile configurazione per la stabilità – che è una grande sfida computazionale .
Le ricerche della NASA e della Princeton University sono state in grado di raggiungere questo obiettivo usando l’intelligenza artificiale. Parlando della ricerca Daniel Tamayo, Sagan Fellow della NASA Hubble Fellowship Program in scienze astrofisiche a Princeton, ha affermato che mentre separare la stalla dalle configurazioni instabili sembra affascinante, è un problema brutalmente difficile da decifrare.
Cosa può fare l’IA?
Mentre le rivoluzioni matematiche nel corso degli anni hanno aiutato gli astronomi ad affrontare il problema, non hanno mai trovato un modo perfetto per prevedere teoricamente configurazioni stabili. Questo è dove l’IA entra in scena.
Tamayo, insieme ad altri ricercatori, ha combinato modelli semplificati delle interazioni dinamiche dei pianeti con metodi di apprendimento automatico per accelerare il processo. L’uso di ML consente di eliminare in pochi minuti enormi strisce di configurazioni orbitali instabili che altrimenti richiederebbero decine di migliaia di ore.
Il sistema chiamato SPOCK , su cui è stato posto il destino di tutti i sistemi stellari, può prevedere i percorsi degli esopianeti . Può anche determinare in modo efficace quali rimarranno stabili e quali potrebbero andare in crash. L’accuratezza di questo sistema è molto più di quanto gli umani possano mai prevedere. I modelli ML escludono queste instabilità in modo abbastanza efficiente.
Come condividono i ricercatori, invece di simulare una data configurazione per un miliardo di orbite che è il tradizionale approccio della forza bruta e impiega circa 10 ore, SPOCK può invece simulare 10.000 orbite, che richiede solo una frazione di secondo. Ciò significa sostanzialmente che SPOCK, che è l’abbreviazione di Stability of Planetary Orbital Configurations Klassifier, si arresta dopo 10.000 orbite e addestra l’algoritmo di machine learning per prevedere le collisioni con largo anticipo.
“Da questo breve frammento, calcolano 10 metriche di riepilogo che catturano le dinamiche risonanti del sistema. Infine, addestrano un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere da queste 10 caratteristiche se la configurazione rimarrebbe stabile se lasciasse andare avanti fino a un miliardo di orbite “, hanno osservato i ricercatori.
L’intelligenza artificiale può quindi fornire una chiara finestra sull’architettura orbitale dei sistemi planetari, in particolare quelli che sono lontani e debolmente visibili. “Sono pianeti rocciosi, giganti del ghiaccio o giganti gassosi? O qualcosa di nuovo? Questo nuovo strumento ci consentirà di escludere potenziali composizioni e configurazioni planetarie che sarebbero dinamicamente instabili e ci consentirà di farlo in modo più preciso e su una scala sostanzialmente più ampia di quanto fosse disponibile in precedenza “, ha dichiarato Jessie Christiansen, astrofisica dell’esopianeta della NASA Archivio che non è stato coinvolto in questa ricerca.
Sebbene sia una soluzione esemplare, i ricercatori hanno affermato di non aver ancora risolto il problema generale della stabilità planetaria e stanno ancora lavorando per risolverlo.
“Non possiamo dire categoricamente ‘Questo sistema andrà bene, ma quello esploderà presto”, ha detto Tamayo nel comunicato . “L’obiettivo invece è, per un dato sistema, escludere tutte le possibilità instabili che si sarebbero già scontrate e non potrebbero esistere al giorno d’oggi.”
