Spazio

NASA, microlenti gravitazionali e intelligenza artificiale per dare la caccia agli esopianeti fluttuanti

I cacciatori di esopianeti hanno trovato migliaia di pianeti, la maggior parte in orbita vicino alle loro stelle ospiti, ma sono stati rilevati relativamente pochi mondi alieni che fluttuano liberamente attraverso la galassia come i cosiddetti pianeti canaglia, non legati a nessuna stella. Molti astronomi credono che questi pianeti siano più comuni di quanto sappiamo, ma che le nostre tecniche di ricerca dei pianeti non siano state all’altezza del compito di localizzarli.

La maggior parte degli esopianeti scoperti fino ad oggi sono stati trovati perché producono lievi cali nella luce osservata delle loro stelle ospiti mentre passano attraverso il disco della stella dal nostro punto di vista. Questi eventi sono chiamati transiti.

Il Nancy Grace Roman Space Telescope della NASA condurrà un’indagine per scoprire molti altri esopianeti utilizzando potenti tecniche disponibili per un telescopio a largo campo. Le stelle nella nostra galassia della Via Lattea si muovono e gli allineamenti casuali possono aiutarci a trovare pianeti canaglia. Quando un pianeta fluttuante si allinea precisamente con una stella lontana, questo può far brillare la stella. Durante tali eventi, la gravità del pianeta agisce come una lente che ingrandisce brevemente la luce della stella di fondo. Il telescopio della NASA può trovare i pianeti canaglia attraverso questa tecnica, chiamata microlensing gravitazionale, ma c’è uno svantaggio: la distanza dal pianeta lente è poco conosciuta.

Alcuni scienziati della Goddard stanno ora sviluppando un concetto di missione chiamato Contemporaneous LEnsing Parallax and Autonomous TRansient Assay (CLEoPATRA) per sfruttare gli effetti della parallasse per calcolare queste distanze. La parallasse è l’apparente spostamento nella posizione di un oggetto in primo piano visto dagli osservatori in posizioni leggermente diverse. Il nostro cervello sfrutta le visioni leggermente diverse dei nostri occhi in modo da poter vedere anche la profondità.

Illustrazione artistica di uno degli esopianeti del sistema TRAPPIST-1. Crediti: NASA / JPL-Caltech

Il concetto CLEoPATRA supporterebbe anche il PRime-focus Infrared Microlensing Experiment (PRIME), un telescopio terrestre attualmente dotato di una fotocamera che utilizza quattro rivelatori sviluppati dalla missione romana. Le stime di massa per i pianeti microlensing rilevati sia da Roman che da PRIME saranno significativamente migliorate dalle osservazioni simultanee di parallasse fornite da CLEoPATRA.

Al fine di trovare in modo efficiente questi pianeti, CLEoPATRA, che ha completato uno studio del Mission Planning Laboratory presso la Wallops Flight Facility all’inizio di agosto, utilizzerà l’intelligenza artificiale. Il Dr. Greg Olmschenk, un ricercatore post-dottorato che lavora con Barry, ha sviluppato un’intelligenza artificiale chiamata RApid Machine learnEd Triage (RAMjET) per la missione.

“Lavoro con certi tipi di intelligenza artificiale chiamati reti neurali”, ha detto Olmschenk. “È un tipo di intelligenza artificiale che imparerà attraverso esempi. Quindi, gli dai un sacco di esempi della cosa che vuoi trovare, e la cosa che vuoi che filtri, e poi imparerà come riconoscere i modelli in quei dati per cercare di trovare le cose che vuoi conservare e le cose che vuoi buttare via. ”

Alla fine, l’IA impara ciò di cui ha bisogno per identificare e invierà solo informazioni importanti. Nel filtrare queste informazioni, RAMjET aiuterà CLEoPATRA a superare una velocità di trasmissione dati estremamente limitata. CLEoPATRA dovrà guardare milioni di stelle ogni ora o giù di lì, e non c’è modo di inviare tutti quei dati sulla Terra. Pertanto, il veicolo spaziale dovrà analizzare i dati a bordo e inviare solo le misurazioni per le fonti che rileva essere eventi di microlensing.