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L'intelligenza artificiale prevede il destino dei sistemi planetari

L'intelligenza artificiale prevede il destino dei sistemi planetari

Dice quali hanno più probabilità di sopravvivere

15 luglio 2020, 09:40

Redazione ANSA

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Rappresentazione artistica di un pianeta alieno (fonte: ChadoNihi, Pixabay) - RIPRODUZIONE RISERVATA

Rappresentazione artistica di un pianeta alieno (fonte: ChadoNihi, Pixabay) - RIPRODUZIONE RISERVATA
Rappresentazione artistica di un pianeta alieno (fonte: ChadoNihi, Pixabay) - RIPRODUZIONE RISERVATA

L'intelligenza artificiale riesce a prevedere il destino dei sistemi planetari e a dire quali hanno le maggiori probabilita' di sopravvivere. E' possibile grazie al modello chiamato Spock (Stability of Planetary Orbital Configurations Klassifier) pubblicato sulla rivista dell'Accademia Americana delle Scienze (Pnas) dalla ricerca guidata da Daniel Tamayo, dell'americana Princeton University."Riuscire a identificare quali sistemi planetari sono stabili e quali instabili e' un problema affascinante e difficile", ha rilevato Tamayo.

Per assicurarsi che un sistema planetario sia stabile, gli astronomi devono calcolare i movimenti dei pianeti che lo popolano e che interagiscono fra loro per miliardi di anni, verificando la stabilita' di ogni possibile configurazione, un'impresa proibitiva dal punto di vista computazionale. Tuttavia e' un calcolo importante perche' aiuta a identificare quali sistemi planetari sono destinati a diventare stabili come il nostro e a sopravvivere.

Per superare il problema Tamayo ha deciso di accelerare il processo combinando modelli delle interazioni dei pianeti con metodi di apprendimento automatico. Cio' consente l'eliminazione rapida di enormi configurazioni orbitali instabili e calcoli che avrebbero richiesto decine di migliaia di ore in questo modo possono essere eseguiti in pochi minuti.

Invece di simulare una data configurazione per un miliardo di orbite, il modello di Tamayo simula tutte le possibili configurazioni per 10.000 orbite, che richiede solo una frazione di secondo. Da questo si calcolano le 10 dinamiche principali del sistema. Infine, si utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere da queste 10 dinamiche se, lasciandolo andare avanti per un miliardo di orbite, il sistema rimane stabile, vivendo a lungo e prosperando.

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