Coelum Astronomia 251 - 2021 - Page 69

Sopra. La fotocamera HiRISE (High-Resolution Imaging Science Experiment) a bordo del Mars Reconnaissance Orbiter della NASA ha scattato questa immagine della regione Noctis Fossae di Marte in cui compare un gruppo di crateri, il primo mai scoperto da un sistema di intelligenza artificiale (AI). Crediti: NASA/JPL-Caltech/University of Arizona

lunghezza dei raggi e capire se si tratta di un singolo impatto o di un cluster».

È in questi passaggi che entra in gioco anche l’occhio degli scienziati, che convalidano e analizzano le informazioni estratte dalle analisi dell’algoritmo: questi passaggi ulteriori sono svolti anche tramite l’uso in contemporanea dei dati ricavati dagli altri due strumenti in dotazione all’MRO, proprio come è stato fatto con il primo successo del tool sviluppato dalla Wagstaff.

Gli scienziati sono interessati a qualsiasi modifica della superficie, che potrebbe essere stata generata da un impatto meteorico o dall’azione dei deboli venti marziani o dei dust devil...

Una mappatura più precisa di Marte permette di fare un balzo in avanti anche nella conoscenza della storia geologica di una determinata regione marziana: «I crateri da impatto vengono usati anche per stimare l'età di un terreno (più impatti ci sono, più il terreno è datato)», continua la ricercatrice. «I grandi crateri sono stati, nel tempo, mappati bene, ma gli impatti nuovi o piccoli non hanno la stessa copertura. Poterne trovare di più può aumentare la nostra capacità di assegnare una determinata età a una regione».

Ma vediamo un po’ più nel dettaglio come funziona questo sistema automatizzato.

Al centro di tutto c’è una CNN (Rete Neurale Convoluzionale) che riesce a collimare ed esaltare determinate caratteristiche superficiali presenti all’interno dello scatto. Alla base del ragionamento, su cui gli scienziati hanno costruito la rete neurale artificiale, c’è una sorta di classificazione che attribuisce ai singoli scatti un

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