Reti neurali per predire la massa dei pianeti in formazione
Un articolo pubblicato sulla rivista “Astronomy and Astrophysics” mostra un esempio di utilizzo di una rete neurale e di un algoritmo di apprendimento profondo (deep learning) per ridurre i tempi per creare simulazioni della formazione di sistemi stellari ottenendo anche risultati migliori. Yann Alibert del NCCR PlanetS e dell’Università svizzera di Berna e Julia Venturini dell’International Space Science Institute (ISSI) di Berna e associata di PlanetS hanno sviluppato questo nuovo sistema che prevede la massa di un pianeta partendo dalle condizioni in cui si forma con un’eccellente accuratezza e una velocità molto più elevata dei modelli basati su equazioni differenziali.