Pianeti

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L'apprendimento profondo usato per mappare le tempeste sul pianeta Saturno

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Un articolo pubblicato sulla rivista “Nature Astronomy” riporta l’applicazione di un algoritmo di apprendimento profondo (deep learning) per riconoscere tempeste sul pianeta Saturno creando una mappa delle loro componenti e caratteristiche. Ingo Waldmann dello University College London, in Inghilterra, e Caitlin Griffith dell’Università dell’Arizona, negli USA, hanno sviluppato l’algoritmo chiamato PlanetNet basato sul “motore” TensorFlow per analizzare i dati raccolti dalla sonda spaziale Cassini con un’efficienza maggiore delle tecniche tradizionali grazie al riconoscimento di caratteristiche ricorrenti attraverso vari insieme di dati multipli. PlanetNet potrebbe essere adattato per analizzare osservazioni di altri pianeti.

Reti neurali per predire la massa dei pianeti in formazione

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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.

Schermata del sito web "Backyard Worlds: Planet 9"

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La nuova iniziativa “Backyard Worlds: Planet 9” di NASA e varie istituzioni americane assieme alla piattaforma Zooniverse è stata annunciata per permettere a chiunque sia connesso a Internet di partecipare alla ricerca del nono pianeta del sistema solare. Potete collegarvi al sito web del progetto, esaminare immagini catturare dal telescopio spaziale WISE e segnalare eventuali oggetti in movimento.

Jihae durante un'esibizione nel 2010

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Il 18 dicembre (il 20 dicembre in Italia) è terminata la miniserie “Marte”.

“Marte” (“Mars”) è un docudrama, in parte un documentario dedicata ai programmi spaziali con filmati d’archivio e interviste a persone coinvolte in vari modi e in parte un telefilm che racconta la storia della prima spedizione su Marte con astronauti a partire dal 2033. Le due parti sono mescolate in modo da dare una maggiore impressione di verosimiglianza agli eventi del futuro, come se fossero una continuazione di quelli della parte documentaristica.

La miniserie, che consiste di 6 episodi, è basata sul libro “How We’ll Live on Mars” di Stephen Petranek, un giornalista che ha illustrato i possibili sviluppi del programma spaziale americano e la possibilità che esseri umani vivano sul pianeta Marte entro il 2027. Quest’idea è basata su una serie di fattori che includono sviluppi tecnologici e scientifici ma anche economici perché ci sono anche aziende private che stanno cominciando ad aprire un vero e proprio mercato nello spazio che include commercio e turismo.

Dan Tamayo (Foto cortesia Ken Jones)

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Un articolo pubblicato sulla rivista “The Astrophysical Journal Letters” descrive lo sviluppo e l’applicazione di algoritmi di apprendimento automatico alla verifica della stabilità di sistemi planetari. Un team di ricercatori dell’Università di Toronto a Scarborough guidato da Dan Tamayo ha sperimentato questo nuovo approccio a questo tipo di ricerca astronomica creando un metodo mille volte più veloce di quelli tradizionali.