Ogni singola notte, gli scienziati e gli astronomi di tutto il mondo devono affrontare una complessa corsa contro il tempo per analizzare le condizioni meteorologiche, l’intensità della luce della Luna e le imprevedibili variazioni atmosferiche prima di decidere con la massima precisione dove puntare i propri strumenti. Si tratta di un delicato e costante gioco di equilibri, studiato appositamente per ottenere la maggiore quantità di dati scientifici possibili da ogni preziosa ora trascorsa sotto i cieli bui. Fino ad oggi, questa fondamentale procedura ha richiesto un notevole sforzo manuale, con il rischio sempre presente di compiere scelte subottimali che potrebbero compromettere intere sessioni di studio dell’universo. Ora, però, i ricercatori della University of Chicago, del Fermilab e della Northwestern University hanno sviluppato un sistema innovativo basato sull’intelligenza artificiale, capace di determinare automaticamente e in totale autonomia la direzione esatta verso cui il telescopio dovrebbe guardare per massimizzare i risultati.
Il debutto sul telescopio Blanco in Cile
Dopo aver sviluppato lo strumento all’interno dell’AI Institute for the Sky (SkAI), gli scienziati hanno utilizzato con successo il sistema per programmare le osservazioni della Dark Energy Camera da 570 megapixel, finanziata dal DOE e montata sul telescopio NSF Blanco di 4 metri in Cile. Il software ha generato un piano di osservazione e lo ha adattato in tempo reale al mutare delle condizioni ambientali, aiutando la struttura a raccogliere i migliori dati possibili.
“È un importante traguardo verso osservatori più autonomi“, ha dichiarato Alex Drlica-Wagner, professore di astronomia e astrofisica alla UChicago e scienziato del Fermilab. “Uno dei principali risultati è che abbiamo predisposto tutta l’infrastruttura necessaria per implementare questo telescopio a guida autonoma in un osservatorio nazionale. Attualmente, direi che le sue prestazioni sono paragonabili alle capacità di un umano. Come passo successivo, abbiamo in programma di insegnare al computer a fare un lavoro migliore di un umano“.
Ottimizzare il tempo prezioso
Scegliere dove puntare l’obiettivo significa sfruttare ogni minuto a disposizione. Un puntamento errato causa immagini sfocate o rovinate dalla luce della Luna, rendendo difficile rilevare oggetti deboli. Aravindan Vijayaraghavan, professore associato di informatica, ha commentato: “È emozionante vedere idee provenienti dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento per rinforzo applicate alla programmazione dei telescopi, dove ogni decisione deve bilanciare condizioni mutevoli e scarso tempo di osservazione. Lo sviluppo di sistemi di programmazione intelligenti per i rilevamenti astronomici solleva anche nuovi e affascinanti problemi di apprendimento automatico, e siamo entusiasti di continuare a esplorarli attraverso questo progetto“.
Rachel Hur, studentessa di fisica, ha aggiunto: “Se la qualità dei dati non è sufficiente per i tuoi obiettivi scientifici, non puoi ripetere la notte persa. Questo alza notevolmente l’asticella: ogni decisione deve essere abbastanza buona da giustificare l’esecuzione in una struttura nazionale. Poter testare questa affidabilità sul Blanco, al di fuori delle simulazioni, in notti reali con conseguenze reali, è un traguardo importante“.
Un addestramento sui dati storici
Invece di programmare l’intelligenza artificiale con regole scritte dagli astronomi nel corso dei decenni, i ricercatori hanno lasciato che una rete neurale profonda imparasse da sola, analizzando gli archivi della Dark Energy Survey. “Abbiamo addestrato il modello su anni di osservazioni storiche mostrandogli dove puntava il telescopio in 1 determinato momento e chiedendogli di prevedere l’osservazione successiva“, ha spiegato Drlica-Wagner. “Poi abbiamo confrontato la sua previsione con ciò che gli astronomi hanno effettivamente fatto e gli abbiamo chiesto di correggere i suoi errori. Dopo aver ripetuto questo processo molte volte, ha imparato a programmare le osservazioni senza che gli venisse insegnato esplicitamente come la luminosità della Luna, le condizioni atmosferiche o i molti altri fattori influenzino la qualità delle osservazioni astronomiche“.
Il futuro dell’esplorazione dello Spazio
In primavera e in estate, il software ha completato 2 sessioni di successo, dimostrando di poter eguagliare i programmatori umani. L’obiettivo futuro è esplorare strategie di osservazione che l’uomo potrebbe non considerare mai. Paul Chichura, ricercatore postdoc, ha affermato: “Abbiamo costruito la nostra infrastruttura software in modo che fosse flessibile, permettendoci di inserire modelli ancora più sofisticati, capaci di gestire una gamma più ampia di obiettivi scientifici e stili di osservazione. Speriamo che questo aiuti ad accelerare il processo di progettazione iterativa che può contribuire a far progredire il campo dell’astronomia“.
Drlica-Wagner ha infine concluso l’analisi sulle prospettive di questa tecnologia: “Se riusciamo ad automatizzare questa operazione tecnica in modo che richieda meno sforzo umano, allora gli astronomi potranno avere più tempo per pensare a problemi scientificamente più interessanti e concentrarsi sulla scoperta“.
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