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Spazio e Scienze

78 candidati esopianeti scoperti grazie al machine learning

Come è ormai chiaro da diversi anni, la ricerca di pianeti extrasolari prosegue a un ritmo serrato, e giorno dopo giorno se ne aggiungono sempre di nuovi alla lista di mondi oltre i confini del nostro Sistema Solare.  Missioni come Kepler, e la sua continuazione K2, unitamente all'utilizzo del machine learning, consentono ormai di cercare […]

Come è ormai chiaro da diversi anni, la ricerca di pianeti extrasolari prosegue a un ritmo serrato, e giorno dopo giorno se ne aggiungono sempre di nuovi alla lista di mondi oltre i confini del nostro Sistema Solare. 

Missioni come Kepler, e la sua continuazione K2, unitamente all'utilizzo del machine learning, consentono ormai di cercare candidati pianeti su larga scala, sfruttando appieno l'esplosione di dati in corso in astronomia e perciò aumentando notevolmente le probabilità statistiche di trovare potenziali oggetti interessanti.

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Prima di entrare nel dettaglio del lavoro di cui vi parlerò oggi, vorrei fermarmi un momento a raccontarvi come non si dovrebbe fare (dis)informazione scientifica. La notizia in questione infatti è stata riportata ieri da diversi organi di informazione italiani i quali, senza bisogno di fare nomi, hanno completamente travisato la fonte, una press release del MIT (Massachusetts Institute of Technology), la quale a sua volta si rifaceva a un lavoro del team guidato dagli astronomi Liang Yu e Ian Crossfield, pubblicato sul prestigioso The Astronomical Journal.

Poiché sono uno che non si fa mai gli affari suoi, sono andato a guardare il paper originale, e lì è partito il pianto greco: candidati pianeti dati per certi, numeri sballati, massa confusa con il raggio, insomma una tragedia. Non sono un giornalista, ma proprio per questo mi intristisce vedere dei professionisti del settore fare informazione in questo modo, copiando (male) una fonte senza neppure capire cosa stiano scrivendo. La Scienza è una materia delicata e va trattata con competenza e attenzione. Per dirla con le parole di Piero Angela, "la Scienza non è democratica, e la velocità della luce non si decide per alzata di mano", per cui a maggior ragione in un'era in cui tutti si sentono in diritto di affermare tutto e il contrario di tutto, un'informazione corretta e professionale è quantomeno necessaria. Dopo questo sfogo, che spero mi perdonerete, veniamo invece alle cose interessanti.

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Kepler k2

L'articolo in questione riporta la scoperta di numerosi candidati pianeti extra-solari avvenuta grazie alle osservazioni del telescopio Kepler nella seconda fase della sua vita operativa, denominata K2. Nell'agosto del 2013 infatti la sonda fu vittima di un malfunzionamento che le impediva di rimanere puntata su un oggetto, impedendo di fatto qualunque tipo di osservazione. Con un abile stratagemma, gli ingegneri al lavoro su Kepler riuscirono a sviluppare un nuovo sistema per stabilizzare e controllare lo strumento, ridandogli nuova vita. Da quel momento è iniziata la fase K2, che sta portando ulteriori grandi soddisfazioni alla comunità astronomica.

In particolare, nel lavoro in questione, il gruppo di astronomi guidato da Yu e Crossfield ha identificato 30 candidati esopianeti definiti "high-quality", che in seguito a ulteriori analisi dovrebbero confermarsi con ogni probabilità come tali, più 48 oggetti caratterizzati da elementi di ambiguità. Questi ultimi potrebbero essere in gran parte falsi positivi, ma non è escluso che tra di loro possa nascondersi qualche ulteriore pianeta. Come vedete quindi, le cose sono ben diverse, rispetto agli 80 esopianeti di cui alcuni ha parlato. Inoltre, gli astronomi hanno potuto identificare altre 164 sorgenti classificate come stelle binarie ad eclisse e 231 ulteriori variabili periodiche.

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Ad ogni modo, al di là dell'importanza intrinseca della scoperta, uno degli aspetti più interessanti della faccenda sta nel modo in cui i dati sono stati analizzati per identificare le sorgenti. Infatti, i dati grezzi di Kepler sono stati processati in modo da ottenerne le curve di luce, utilizzando un software liberamente disponibile online, k2phot, essenzialmente un algoritmo di machine learning basato su processi gaussiani. In altre parole, si tratta di un modello predittivo in cui si parte dall'assunto che i dati in input siano collegati all'output da una funzione che si distribuisce come una gaussiana. Non preoccupatevi se non ci avete capito un accidente, perché per comprendere pienamente di cosa sto parlando occorrerebbe avere almeno un'infarinatura di base di teoria probabilistica e di machine learning. L'essenziale è che si tratta di un modello relativamente semplice, ma che spesso è in grado di fornire ottimi risultati.

Ottenute in questo modo le curve di luce per 20,647 stelle, gli astronomi hanno utilizzato un ulteriore software, chiamato TERRA (anch'esso disponibile online per chi volesse provare a giocarci), per rilevare automaticamente fenomeni variabili entro una certa soglia. In pratica, nulla più che la famosa tecnica del transito, per cui il software è in grado di identificare variazioni interessanti nelle curve di luce. Così facendo, il numero di curve di luce in esame si è ridotto a 1,097, per le quali gli astronomi hanno effettuato a questo punto un controllo diretto, esaminandole visivamente una per una. Una volta effettuato questo controllo, TERRA veniva fatto correre di nuovo, per rilevare eventuali segnali multipli nello stesso sistema (sintomo della possibile presenza di più pianeti).

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In definitiva, per i 30 segnali high-quality, il team non ha evidenziato particolari problemi che potessero inficiare lo status di pianeta. Gli altri 48 invece, seppure potrebbero in alcuni casi rivelare ulteriori pianeti, in maggioranza dovrebbero essere ulteriori stelle binarie o semplici artefatti. Inoltre, i ricercatori sono stati in grado di identificare almeno due possibili sistemi multiplanetari composti da due pianeti ciascuno.

Infine, uno dei candidati ha attirato particolarmente l'attenzione del team, e su di esso sono stati svolti studi più approfonditi. Si tratta di HD 73344, un pianeta in orbita attorno a una stella di classe F, quindi un po' più brillante e massiva del Sole, posta a circa 115 anni luce da noi e con una temperatura superficiale di poco più di 6000 kelvin.

Il pianeta in questione orbita attorno alla stella in circa 15 giorni,  ha un raggio pari a circa 2.6 volte quello della Terra e una massa compresa tra le 7 e le 13 masse terrestri. Il problema è che questo mondo dovrebbe avere una temperatura superficiale di circa 1,200-1,300 gradi Celsius, in pratica quella della lava che fuoriesce da un vulcano. Per darvi un termine di paragone, la temperatura superficiale del nostro vicino di casa Venere si aggira intorno ai 400 gradi Celsius, e di solito ci riferiamo al secondo pianeta del Sistema Solare con il termine "inferno".

Essenzialmente, lo stesso Crossfield ha dichiarato che potrebbe trattarsi di una versione più piccola e calda di Urano o Nettuno.

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L'ultimo aspetto davvero intrigante di tutta la faccenda è che tutta questa analisi ha richiesto un tempo molto breve, in quanto è stata progettata per preparare la strada alla pioggia di dati che arriverà tramite TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite), il nuovo telescopio spaziale della NASA lanciato nell'aprile di quest'anno, le cui osservazioni cominceranno ad essere disponibili nei prossimi mesi. TESS rilascerà nuovi dati ogni 27 giorni, per cui occorrerà processare e analizzare questa grossa mole in modo rapido ed efficiente, in modo da identificare le sorgenti potenzialmente interessanti, così da approfondire poi le osservazioni con ulteriori strumenti.

Un ulteriore motivo per effettuare l'analisi in tempi rapidi ci viene fornito nuovamente dalle parole dello stesso Crossfield: " È importante osservare i candidati nuovamente, in modo da non perdere dei transiti. Sai che c'è un pianeta attorno a quella stella, ma non sai quando il transito avverrà di nuovo. Questo è un altro motivo per fare le cose alla svelta".

Ecco a cosa serve l'astroinformatica!

 

Antonio D'Isanto è dottorando in astronomia presso l'Heidelberg Institute for Theoretical Studies in Germania. La sua attività di ricerca si basa sulla cosiddetta astroinformatica, ovvero l'applicazione di tecnologie e metodologie informatiche per la risoluzione di problemi complessi nel campo della ricerca astrofisica. Si occupa inoltre di reti neurali, deep learning e tecnologie di intelligenza artificiale ed ha un forte interesse per la divulgazione scientifica. Da sempre appassionato di sport, è cintura nera 2°dan di Taekwondo, oltre che di lettura, cinema e tecnologia. Collabora con Tom's Hardware per la produzione di contenuti scientifici.

 

 


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