Sonde spaziali

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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.

Alcuni microchip ASIC (Immagine NASA's Goddard Space Flight Center/Joy Ng)

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La NASA ha sviluppato una serie di microchip progettati per essere utilizzati su sonde spaziali. Si tratta della famiglia ASIC, composta da chip progettati per essere piccoli e allo stesso tempo resistenti alle radiazioni presenti nello spazio e in particolare in certe regioni. Sono stati impiegati nella sonda spaziale Juno che il 4 luglio è entrata nell’orbita di Giove, un pianeta dotato di un potentissimo campo elettromagnetico.

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Sono stati annunciati i vincitori dei cosiddetti Milestone Prizes, i riconoscimenti intermedi per un totale di 6 milioni di dollari assegnati nel corso del Google Lunar XPRIZE. Lo scopo finale è portare una navicella automatizzata privata sulla Luna e dopo l’allunaggio deve percorrere per almeno 500 metri sulla superficie e inviare immagini e dati sulla Terra. Cinque squadre di partecipanti hanno dimostrato i loro progressi aggiudicandosi i Milestone Prizes in attesa di procedere con i tentativi di inviare realmente le navicelle sulla Luna.

In questo caso, i test sono stati solo delle simulazioni effettuate sulla Terra. Le squadre che hanno partecipato a questa fase sono Astrobotic (USA), Hakuto (Giappone), Moon Express (USA), Team Indus (India) e Part-Time Scientists (Germania). Le squadre che non hanno partecipato a questa fase possono comunque cercare di vincere i premi finali. 18 squadre stanno ancora partecipando alla competizione.

Il panorama visto dal Mars Rover Opportunity in cima a Cape Tribulation (Immagine NASA/JPL-Caltech/Cornell Univ./Arizona State Univ.)

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La NASA ha rilasciato un’immagine del panorama marziano visto dal Mars Rover Opportunity in occasione dell’undicesimo anniversario terrestre del suo arrivo su Marte. Opportunity atterrò alle 5.05 UTC del 25 gennaio 2004 e ora ha viaggiato per circa 41,7 chilometri sul pianeta rosso. Circa tre settimane fa ha raggiunto la cima del segmento del cratere Endeavour chiamato Cape Tribulation e da lì ha usato lo strumento Pancam (panoramic camera) per scattare una serie di fotografie che sono state combinate assieme.

Sezione del lobo più piccolo della cometa 67P/Churyumov–Gerasimenko vista dalla sonda spaziale Rosetta (Immagine ESA/Rosetta/MPS for OSIRIS Team MPS/UPD/LAM/IAA/SSO/INTA/UPM/DASP/IDA)

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Un’edizione speciale della rivista “Science” illustra i risultati delle ricerche compiute finora sulla cometa 67P/Churyumov-Gerasimenko utilizzando 7 degli 11 strumenti della sonda spaziale dell’ESA Rosetta. Le varie rilevazioni effettuate tra l’agosto e il dicembre 2014 hanno per lo più confermato le prime impressioni riservando comunque varie sorprese. Nel frattempo, la cometa si sta lentamente avvicinando al Sole e la sua attività sta aumentando a causa del maggior calore che riceve e provoca una crescente sublimazione del ghiaccio.