Astronomia / Astrofisica

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Un impatto nella fascia di asteroidi potrebbe avere innescato il Grande Evento di Biodiversificazione dell'Ordoviciano sulla Terra

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Un articolo pubblicato sulla rivista “Science Advances” riporta uno studio che collega la frammentazione di un asteroide avvenuta tra Marte e Giove circa 466 milioni di anni fa e quello che è conosciuto come Grande Evento di Biodiversificazione dell’Ordoviciano (great Ordovician biodiversification event, GOBE). Un team di ricercatori guidato dal geologo Birger Schmitz dell’Università di Lund, in Svezia, ha analizzato micrometeoriti di quell’epoca. Quelli di tipo condrite L riconducibili ai frammenti di quell’asteroide risalgono proprio all’epoca dell’era glaciale che segnò l’inizio di quella biodiversificazione.

Schermata di una simulazione di IllustrisTNG (Immagine cortesia progetto IllustrisTNG)

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Un articolo pubblicato sulla rivista “Computational Astrophysics and Cosmology” presenta il rilascio pubblico completo delle simulazioni codificate come TNG100 e TNG300 del progetto IllustrisTNG, una simulazione dell’universo estremamente sofisticata che è stata migliorata nel corso di anni di lavoro. Un team di ricercatori ha continuato a migliorare dettagli e funzionalità sviluppando anche nuovi strumenti di interazione ed esplorazione in 2D e 3D per simulare due cubi di spazio da 100 e 300 milioni di parsec di lato.

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.

Apparecchiature di PulChron (Foto cortesia ESA)

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L’ESA ha cominciato a sperimentare un nuovo tipo di orologio chiamato PulChron basato sulle pulsar. Attivato alla fine del novembre 2018, questo sistema si basa sugli impulsi generati da queste stelle di neutroni che ruotano molto rapidamente su se stesse in tempi estremamente precisi. 18 pulsar monitorate con vari radiotelescopi sono state usate per le misurazioni, che offrono riferimenti temporali estremamente precisi per vari scopi come verificare le prestazioni dei satelliti del sistema di navigazione europeo Galileo.