Due ricercatori ESA hanno usato AnomalyMatch per rovistare in 100 milioni di ritagli fotografici. Risultato? Galassie medusa, lenti gravitazionali, merger galattici e roba così strana che nessuno sa come classificarla. Benvenuti nell’epoca dove l’IA fa da archeologo spaziale.
Ricordo quando su Amiga 1200 aspettavo che finisse il rendering di una singola immagine in Deluxe Paint. Ci volevano minuti. A volte ore. E parliamo di immagini da 320×256 pixel.
Oggi? Un’IA ha analizzato quasi 100 milioni di ritagli fotografici dall’archivio di Hubble in due giorni e mezzo, identificando più di 1.300 oggetti dall’aspetto anomalo.
E non stiamo parlando di cercare un file in una cartella. Stiamo parlando di 35 anni di osservazioni spaziali, miliardi di pixel, galassie lontane miliardi di anni luce.
E l’IA ha trovato roba che nessun essere umano aveva mai visto prima.
Più di 1.300 erano vere anomalie, più di 800 delle quali non erano mai state documentate nella letteratura scientifica.
Ottocento. Ottocento oggetti cosmici completamente sconosciuti.
Praticamente l’equivalente spaziale di aprire la soffitta e trovare 800 tesori archeologici che pensavi fossero scatole di Natale.
Il problema: troppi dati, troppo poco tempo
Mai nella storia dell’astronomia è stato disponibile per l’analisi un tale volume di dati osservazionali.
Hubble ha scattato foto per 35 anni. L’archivio contiene decine di migliaia di dataset che coprono l’intera vita di Hubble.
E adesso arrivano mostri ancora più grandi:
- James Webb Space Telescope: 57 GB al giorno
- Vera C. Rubin Observatory: 20 TB a notte (non al giorno, a notte)
- *Vera C. Rubin Observatory:* raccoglierà più di 50 petabyte di immagini
Per darvi un’idea: 50 petabyte sono 50.000 terabyte. Cinquantamila. È come se ogni singolo secondo producessero l’equivalente di una libreria di film in 4K.
Mentre gli astronomi esperti eccellono nell’identificare caratteristiche insolite, il volume dei dati di Hubble rende impraticabile una revisione manuale completa.
Tradotto: ci sono così tante foto che anche se tutti gli astronomi del mondo si mettessero a guardarle 24/7, non farebbero in tempo prima che Hubble scatti altre milioni di foto.
Entra in scena: AnomalyMatch, l’archeologo spaziale automatico
I ricercatori David O’Ryan e Pablo Gómez dell’ESA hanno sviluppato uno strumento AI capace di ispezionare milioni di immagini astronomiche in una frazione del tempo richiesto da esperti umani.
Il nome? AnomalyMatch.
La loro rete neurale è stata addestrata a rilevare oggetti rari e insoliti riconoscendo pattern nei dati, imitando il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni visive.
Praticamente funziona così: mostri all’IA milioni di immagini di galassie “normali”. L’IA impara cosa significa “normale”. Poi le fai vedere tutto l’archivio e lei ti segnala tutto quello che non è normale.
Il team ha usato AnomalyMatch per cercare in quasi 100 milioni di ritagli fotografici dall’Hubble Legacy Archive, segnando la prima volta che l’archivio è stato sistematicamente cercato per anomalie astrofisiche.
E i risultati?
In soli due giorni e mezzo, AnomalyMatch ha completato la sua ricerca dell’archivio e restituito una lista di probabili anomalie.
Due. Giorni. E. Mezzo.
Un lavoro che avrebbe richiesto secoli di lavoro umano.
Il catalogo del “freak show cosmico”
Dopo che l’IA ha segnalato i candidati, O’Ryan e Gómez hanno personalmente ispezionato le sorgenti valutate dall’algoritmo come più probabilmente anomale. Di queste, più di 1.300 erano vere anomalie, più di 800 delle quali non erano mai state documentate nella letteratura scientifica.
Ecco cosa hanno trovato:
417 galassie in fusione o interazione
La maggior parte delle anomalie erano galassie in processo di fusione o interazione, assumendo forme insolite o trascinando lunghe code di stelle e gas.
Praticamente galassie che si stanno divorando a vicenda. Fusioni cosmiche che durano milioni di anni e creano forme bizzarre.
138 candidate lenti gravitazionali
Tra le scoperte ci sono 138 nuove candidate lenti gravitazionali.
Le lenti gravitazionali sono telescopi naturali. La gravità di una galassia in primo piano piega lo spaziotempo e deforma la luce di una galassia distante in background in un cerchio o arco.
Einstein aveva previsto questo effetto nella relatività generale. E ora l’IA ne ha trovate 138 nuove.
18 galassie medusa
18 galassie medusa sono state scoperte.
Si chiamano così perché sembrano meduse spaziali. Hanno lunghi tentacoli di gas e stelle che vengono strappati via dalla galassia mentre attraversa ammassi galattici densi.
2 galassie ad anello collisionale
2 galassie ad anello collisionale sono emerse.
Una galassia ad anello collisionale si forma quando una galassia si schianta nel centro di un’altra.
BOOM. Ring galaxy. Tipo gli anelli di Saturno, ma con galassie intere.
E poi c’è roba che nessuno sa cos’è
Incredibilmente, diverse dozzine di oggetti sfidano completamente gli schemi di classificazione esistenti.
Tradotto: ci sono oggetti cosmici così strani che nemmeno gli astronomi sanno come classificarli.
Una galassia? Un merger? Un buco nero? Boh. Mistero.
I numeri che fanno girare la testa
Facciamo un recap dei numeri assurdi di questa storia:
- Quasi 100 milioni di ritagli fotografici analizzati
- Ogni ritaglio misura solo poche dozzine di pixel (7-8 arcosecondi) per lato
- In soli due giorni e mezzo
- AnomalyMatch è ottimizzato per applicazioni su larga scala, elaborando efficientemente previsioni per circa 100 milioni di immagini in tre giorni su una singola GPU
Una. Singola. GPU.
Non un cluster di supercomputer. Non data center di Google. Una GPU.
Tipo quella che hai nel tuo PC da gaming per far girare Cyberpunk 2077 a 60fps.
Perché è importante (oltre ad essere fichissimo)
Oggetti rari e anomali come galassie in collisione, lenti gravitazionali e galassie ad anello sono di immenso interesse scientifico, ma sono difficili da trovare nelle crescenti masse di dati di telescopi come Hubble.
Le anomalie ci mostrano aspetti inediti dell’universo. Sono eccezioni alle regole. E quando trovi eccezioni, capisci meglio come funzionano le regole.
Applicato più ampiamente, il tecnica può essere usata anche con altre piattaforme come la missione Euclid dell’ESA, che sta generando enormi quantità di dati che AnomalyMatch potrebbe aiutare a processare.
E infatti:
Nuove strutture che restituiranno un’enorme quantità di dati includono Euclid, che ha iniziato il suo sondaggio di miliardi di galassie su un terzo del cielo notturno nel 2023, l’NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory, che presto inizierà il suo Legacy Survey of Space and Time di 10 anni, e il Nancy Grace Roman Space Telescope della NASA, a cui l’ESA contribuisce come Mission of Opportunity, che dovrebbe essere lanciato non oltre maggio 2027.
Quindi non è solo “guardiamo le vecchie foto di Hubble“. È “prepariamoci al diluvio di dati che sta arrivando“.
Il futuro: anche se Hubble si fermasse domani, scopriremmo cose per decenni
Se tutte le osservazioni astronomiche si fermassero domani, le scoperte non si fermerebbero. Strumenti AI capaci sono destinati a diventare sempre più potenti. Enormi dataset esistenti da Hubble e da altre missioni come Gaia dell’ESA sono terreni di alimentazione per futuri strumenti.
Pensateci: anche se smettessimo di fare foto nuove, avremmo abbastanza dati da analizzare per decenni.
È come se avessimo una libreria di Alexandria spaziale, e fino ad ora avessimo letto solo i titoli dei libri.
Pablo Gómez ha detto: “Questa è una potente dimostrazione di come l’IA possa migliorare il ritorno scientifico di dataset archivistici. La scoperta di così tante anomalie precedentemente non documentate nei dati di Hubble sottolinea il potenziale dello strumento per futuri sondaggi“.
Il mio verdetto da vecchio nerd cosmico
Guardate, io sono cresciuto giocando a Elite su BBC Micro, dove l’universo era fatto di wireframe e vettori. Dovevo immaginare le galassie.
Ora abbiamo foto reali di galassie reali a miliardi di anni luce di distanza. E abbiamo IA che trovano cose che nessun essere umano aveva mai notato in 35 anni di osservazioni.
Questo è il futuro che sognavo da ragazzino. Quello che sognavo quando guardavo Star Trek in TV.
Non sto dicendo che l’IA sostituirà gli astronomi. Anzi, il processo di rintracciare oggetti rari richiede ancora un occhio esperto.
Ma l’IA può fare il lavoro sporco. Può setacciare milioni di immagini, segnalare i candidati interessanti, e lasciare che gli scienziati facciano quello che sanno fare meglio: capire cosa diavolo significano quelle anomalie.
E personalmente? Mi piace l’idea che ci siano 800 oggetti cosmici là fuori che nessuno aveva mai visto prima, nascosti in bella vista negli archivi di Hubble per anni.
È come trovare Easter egg in un videogioco dopo 35 anni. Solo che gli Easter egg sono galassie intere.
E voi? Vi emoziona l’idea che l’IA stia scoprendo cose nuove nello spazio, o siete più del team “preferirei che fossero umani a trovare tutto”?
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E lascia un commento: voglio sapere se anche voi pensate che ci siano altri tesori nascosti negli archivi di Hubble, o se 1.300 anomalie bastano per oggi.
Al prossimo articolo!
Ciucci Gilberto
