Coelum Astronomia 251 - 2021 - Page 64

A caccia di crateri

su Marte con il

Machine Learning

di Gianluigi Marsibilio

L'astronomia è notoriamente un ambito di ricerca che approccia casistiche, situazioni e oggetti di portata estremamente grande e complessa. Basti pensare che l’oggetto dello studio è, in effetti, l’universo o, per quanto si voglia scendere di scala, si può pensare a un pianeta o a una luna. Allo stesso modo, anche la quantità di informazioni che gli astronomi si trovano a dover gestire è talvolta, appunto, di scala astronomica. E via via che le tecniche di indagine si evolvono e affinano e la strumentazione si sviluppa, le informazioni ricavate e i dati grezzi da spulciare e catalogare si fanno sempre più ingenti.

Fortunatamente, parallelamente allo sviluppo degli strumenti d’indagine si sono evolute anche le tecnologie informatiche che permettono di affrontare l’analisi della mole di dati prodotta. Abbiamo introdotto l’argomento con un lungo articolo su Coelum Astronomia 247, ci riferiamo alle tecniche di apprendimento automatico (ML, Machine Learning) e di intelligenza artificiale (AI, Artificial Intelligence) che permettono di analizzare, classificare e ordinare i dati grezzi alla velocità dei computer, per lasciare all’essere umano i compiti più delicati e “di pensiero”.

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