La vastità dell'Universo può dare le vertigini: immaginate una galassia come un puntino minuscolo che, insieme a miliardi di altri puntini, forma ammassi che si aggregano in superammassi, tessendo a loro volta filamenti intervallati da vuoti cosmici. Questa immensa struttura tridimensionale rappresenta lo "scheletro" del nostro cosmo, ma come possono gli scienziati studiare e comprendere qualcosa di così smisurato? La risposta arriva da una combinazione di fisica teorica, osservazioni astronomiche e modelli matematici sofisticati, sebbene il processo non sia affatto semplice.
Quando i supercomputer non bastano più
I ricercatori utilizzano strumenti teorici come l'EFTofLSS (Teoria Effettiva dei Campi per la Struttura su Larga Scala) per decifrare la "ragnatela cosmica" attraverso analisi statistiche. Questi modelli, alimentati dalle osservazioni astronomiche, permettono di stimare i parametri fondamentali dell'Universo. Tuttavia, richiedono tempi di calcolo enormi e risorse computazionali che solo i supercomputer possono fornire.
Il problema diventa ancora più pressante considerando la crescita esponenziale dei dati astronomici a nostra disposizione. Le nuove survey come DESI, che ha già rilasciato i primi risultati, e la missione Euclid promettono di inondare la comunità scientifica con informazioni preziose ma difficili da processare con i metodi tradizionali.
Una scorciatoia intelligente per l'analisi cosmica
È qui che entrano in gioco gli emulatori, strumenti che "imitano" il comportamento dei modelli teorici ma operano in modo drasticamente più veloce. Un team internazionale che include l'INAF italiano, l'Università di Parma e l'Università di Waterloo in Canada ha sviluppato e testato un emulatore chiamato Effort.jl, i cui risultati sono stati pubblicati sul Journal of Cosmology and Astroparticle Physics.
Marco Bonici, ricercatore dell'Università di Waterloo e primo autore dello studio, spiega il concetto con un'analogia efficace: "Immaginate di voler studiare il contenuto di un bicchiere d'acqua a livello dei suoi componenti microscopici, i singoli atomi, o anche più piccoli: in teoria è possibile. Ma se volessimo descrivere in dettaglio cosa accade quando l'acqua si muove, la crescita esplosiva dei calcoli richiesti lo rende praticamente impossibile".
L'arte di imparare senza capire
Il cuore di Effort.jl è una rete neurale che impara ad associare i parametri di input con le previsioni già calcolate dal modello teorico. Dopo l'addestramento, la rete può generalizzare a combinazioni di parametri mai viste prima. L'aspetto più intrigante è che l'emulatore non "comprende" realmente la fisica sottostante: conosce semplicemente molto bene le risposte del modello teorico e può anticipare cosa produrrebbe per un nuovo input.
L'originalità di Effort.jl sta nel ridurre ulteriormente la fase di addestramento incorporando nell'algoritmo conoscenze già acquisite su come le previsioni cambiano al variare dei parametri. Invece di far "riapprendere" queste informazioni alla rete, le utilizza fin dall'inizio, sfruttando anche i gradienti che indicano quanto e in quale direzione cambiano le previsioni modificando leggermente un parametro.
Precisione senza compromessi
La questione cruciale rimane quella dell'affidabilità: se l'emulatore non conosce la fisica, come possiamo essere certi che questa scorciatoia fornisca risposte corrette? Lo studio appena pubblicato risponde proprio a questa domanda, dimostrando che la precisione di Effort.jl, sia su dati simulati che reali, è in stretto accordo con il modello originale.
"E in alcuni casi, dove con il modello tradizionale bisogna tagliare parte dell'analisi per velocizzare i tempi, con Effort.jl siamo riusciti a includere anche quei pezzi mancanti", conclude Bonici. L'emulatore si presenta dunque come un alleato prezioso per analizzare i futuri rilasci di dati da esperimenti che promettono di approfondire enormemente la nostra conoscenza dell'Universo su larga scala.