L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE E' IL NOSTRO EINSTEIN? - UN TEAM DI RICERCATORI HA MESSO A PUNTO UN NUOVO PROGRAMMA DI IA, CHIAMATO "MELA", CHE HA IMPARATO A PESARE LE GALASSIE, PARTENDO DA SIMULAZIONI DELLA FORMAZIONE E DELL'EVOLUZIONE DELL'UNIVERSO - "LA COSA STRAORDINARIA È CHE ABBIAMO CAPITO CHE L'ALGORITMO PUÒ CAPIRE LA FISICA DELLE GRAVITÀ. PUÒ UTILIZZARE LE LEGGI FISICHE CHE CONOSCIAMO. MA PRESTO POTRÀ IMPARARE ANCHE LA FISICA CHE NON CONOSCIAMO..."
INTELLIGENZA ARTIFICIALE ASTROFISICA
(ANSA) - L'Intelligenza Artificiale è una realtà sempre più concreta anche nell'ambito dell'astrofisica e lo dimostra il nuovo algoritmo, chiamato Mela, che ha imparato a pesare correttamente le galassie misurandone la massa partendo da simulazioni della formazione e dell'evoluzione dell'universo. Il risultato, pubblicato sulla rivista Astronomy & Astrophysics, è stato ottenuto da un gruppo internazionale di ricercatori guidato dall'Università cinese Sun Yat-sen, a cui ha partecipato anche l'Istituto Nazionale di Astrofisica.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE ASTROFISICA
"Abbiamo chiesto a Mela di mostrarci come otteneva i suoi risultati e quali fossero i dati che avessero più importanza per arrivare alle sue conclusioni", dice Nicola Napolitano dell'Università Sun Yat-sen, già ricercatore Inaf e ora professore presso l'Università Federico II di Napoli, co-autore dello studio guidato da Sirui Wu. "La cosa straordinaria è che abbiamo capito che l'algoritmo può capire la fisica delle gravità. Mela può utilizzare le leggi fisiche che conosciamo - prosegue Napolitano - ma presto l'Intelligenza Artificiale potrà imparare anche la fisica che non conosciamo".
INTELLIGENZA ARTIFICIALE ASTROFISICA
Lo studio ha dimostrato per la prima volta che la metodologia sviluppata funziona anche con galassie reali. I ricercatori hanno infatti confrontato le stime fatte da Mela con quelle ottenute tramite procedure classiche: i risultati indicano che l'IA è in grado di calcolare le masse delle galassie in modo estremamente accurato, utilizzando dati molto più semplici e metodi molto meno laboriosi. "Il lavoro è stato possibile grazie ad un percorso intrapreso dal nostro gruppo - aggiunge Crescenzo Tortora dell'Inaf di Napoli, uno degli autori dello studio - che negli ultimi anni ha esteso le applicazioni dell'IA a diversi settori dell'analisi dati di grandi indagini astronomiche".
