Ricercatori cinesi sviluppano un modello di IA per elaborare i dati stellari provenienti da diversi telescopi

Il Large Sky Area Multi-Object Fibre Spectroscopy Telescope (LAMOST) presso la stazione di osservazione di Xinglong degli Osservatori Astronomici Nazionali dell'Accademia Cinese delle Scienze a Xinglong, nella provincia dello Hebei, Cina settentrionale. (19 giugno 2015 - Xinhua/Wang Xiao)

Un team di ricerca cinese ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale (IA) chiamato SpecCLIP, in grado di interpretare i dati spettrali stellari provenienti da diversi telescopi, dimostrando l'enorme potenziale dell'IA nell'elaborazione e nell'integrazione di enormi set di dati astronomici, come riportato mercoledì 25 febbraio dal Science and Technology Daily.

Gli spettri stellari contengono informazioni uniche sulle stelle, tra cui la temperatura, la composizione chimica e la gravità superficiale. Analizzando questi spettri, gli astronomi possono tracciare la storia evolutiva della Via Lattea dalle sue origini fino ai giorni nostri.

Tuttavia, la ricerca attuale si trova ad affrontare una sfida significativa: diversi progetti di indagine, come il satellite cinese LAMOST e il satellite europeo Gaia, acquisiscono dati spettrali attraverso metodi, risoluzioni e intervalli di lunghezza d'onda diversi. Questi set di dati sono come storie raccontate in dialetti diversi, il che rende difficile combinarli direttamente per analisi su larga scala.

Per superare questa barriera dei dati, un team di ricerca degli Osservatori Astronomici Nazionali dell'Accademia Cinese delle Scienze, dell'Università dell'Accademia Cinese delle Scienze (UCAS) e di altre istituzioni ha introdotto concetti simili ai grandi modelli linguistici in astronomia e ha applicato un metodo di apprendimento contrastivo, creando un'intelligenza artificiale in grado di apprendere e stabilire connessioni intrinseche in modo autonomo tra dati spettrali provenienti da diverse fonti.

Secondo Huang Yang dell'UCAS, SpecCLIP agisce come un "traduttore" in grado di convertire gli spettri a bassa risoluzione di LAMOST e quelli ad alta precisione di Gaia in un "linguaggio universale". Ciò consente agli scienziati di eseguire analisi congiunte con facilità, consentendo l'allineamento e la trasformazione dei dati tra diversi strumenti e progetti di indagine.

Secondo lo studio, pubblicato sull'Astrophysical Journal, SpecCLIP non è un modello di intelligenza artificiale specializzato progettato per un singolo compito, ma un framework vicino a un modello fondamentale. Può prevedere i parametri atmosferici stellari e le abbondanze elementari in un'unica soluzione, eseguire ricerche di similarità spettrale e persino aiutare a identificare oggetti celesti peculiari.

Queste capacità sono particolarmente cruciali nel campo dell'archeologia galattica, poiché promettono di setacciare in modo efficiente enormi set di dati per trovare stelle antiche estremamente rare e povere di metalli, che fornirebbero prove chiave per lo studio della formazione iniziale e della storia della Via Lattea.

SpecCLIP è già stato applicato in numerose missioni di esplorazione all'avanguardia. Ad esempio, in una missione alla ricerca di pianeti simili alla Terra, ha caratterizzato con precisione le caratteristiche delle stelle con sistemi planetari, migliorando così l'efficienza dello screening di pianeti potenzialmente abitabili.