AGI - Un nuovo strumento di intelligenza artificiale sviluppato all'Agenzia spaziale europea (ESA) ha permesso di scovare oltre 800 "anomalie astrofisiche" finora non documentate negli archivi del telescopio spaziale Hubble, setacciando in modo sistematico un'enorme massa di immagini in pochi giorni. Il lavoro è firmato dai ricercatori David O'Ryan e Pablo Gómez ed è stato pubblicato sulla rivista Astronomy & Astrophysics.
Il team ha addestrato una rete neurale chiamata AnomalyMatch usando l'Hubble Legacy Archive, un archivio che raccoglie osservazioni accumulate in 35 anni. L'obiettivo è individuare oggetti rari e "fuori norma", come galassie in collisione o in fusione, lenti gravitazionali, galassie ad anello e altre strutture insolite, che a occhio umano sono difficili da trovare in dataset così vasti.
Secondo l'ESA, AnomalyMatch ha analizzato quasi 100 milioni di "ritagli" di immagini dell'archivio, completando la ricerca in circa due giorni e mezzo. I risultati con la probabilità più alta di essere anomali sono stati poi verificati manualmente dai ricercatori: il controllo ha portato a identificare oltre 1.300 anomalie reali, di cui più di 800 non risultavano presenti nella letteratura scientifica.
La maggior parte dei casi riguarda galassie in interazione con forme distorte e code di stelle e gas. Molti altri sono lenti gravitazionali, in cui la gravità di una galassia in primo piano piega lo spazio-tempo e deforma la luce di una galassia più lontana in archi o anelli. Tra le anomalie compaiono anche "jellyfish galaxies" con "tentacoli" di gas, galassie con grandi ammassi di stelle e dischi protoplanetari visti di taglio; in alcuni casi sono emersi oggetti che non rientrano in categorie note.
Per l'ESA il risultato mostra il potenziale dell'AI nel "massimizzare" l'output scientifico di grandi archivi e nell'affrontare la nuova ondata di dati in arrivo da missioni e osservatori come Euclid, il Vera C. Rubin Observatory e il futuro Nancy Grace Roman Space Telescope.
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