Ogni giorno, nello spazio profondo, avvengono eventi straordinari capaci di scuotere letteralmente la trama dell’universo. Tra questi, le collisioni tra stelle di neutroni rappresentano uno spettacolo cosmico unico, inviando segnali di estrema importanza scientifica come onde gravitazionali e potenti esplosioni visibili chiamate kilonove. Oggi, grazie a un rivoluzionario utilizzo dell’intelligenza artificiale, siamo sulla soglia di una nuova era nell’osservazione astronomica, dove rapidità e precisione diventano essenziali.
Quando due stelle di neutroni collidono, rilasciano nello spazio segnali potentissimi: onde gravitazionali e radiazioni elettromagnetiche visibili sotto forma di kilonove. Questi eventi straordinari, detti fusioni di stelle binarie di neutroni, si verificano a milioni di anni luce da noi e contengono informazioni preziose sull’universo e sui processi fisici estremi.
Tuttavia, analizzare i dati di queste fusioni è estremamente complesso e richiede metodi computazionali potenti e rapidi. Tradizionalmente, per interpretare i dati raccolti dai grandi osservatori come LIGO-Virgo-KAGRA (LVK), sono necessarie molte ore di elaborazione.
Una recente scoperta, pubblicata sulla prestigiosa rivista Nature il 5 marzo 2025, promette di rivoluzionare questo scenario. Un team internazionale, guidato dal dottorando Maximilian Dax del Max Planck Institute for Intelligent Systems e dell’ETH Zurich, ha sviluppato un innovativo algoritmo di machine learning chiamato DINGO-BNS (Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars), in grado di analizzare le onde gravitazionali in appena un secondo.
Perché è così importante questa velocità? Durante la collisione, le stelle di neutroni emettono non solo onde gravitazionali, ma anche radiazioni elettromagnetiche, come la luce visibile prodotta nella conseguente esplosione della kilonova. “Un’analisi rapida e accurata dei dati è fondamentale per localizzare la sorgente e orientare subito i telescopi verso la direzione corretta”, afferma Maximilian Dax.
L’algoritmo DINGO-BNS non solo accelera notevolmente il processo di analisi, passando da circa un’ora a un solo secondo, ma migliora anche la precisione delle osservazioni del 30%, senza le approssimazioni utilizzate finora.
Questo nuovo approccio combina l’efficienza della rete neurale con la conoscenza dettagliata della fisica delle fusioni stellari. “Abbiamo sviluppato tecniche innovative, come la compressione adattiva dei dati”, spiega Stephen Green, ricercatore presso la University of Nottingham. Bernhard Schölkopf, direttore del Max Planck Institute for Intelligent Systems e dell’ELLIS Institute Tübingen, sottolinea l’importanza della combinazione tra tecniche di intelligenza artificiale e la conoscenza approfondita della fisica.
Grazie a DINGO-BNS, sarà possibile coordinare tempestivamente l’osservazione multimessaggera delle fusioni stellari, permettendo così ai telescopi di catturare segnali elettromagnetici fin dai primi istanti. Alessandra Buonanno, direttrice presso il Max Planck Institute for Gravitational Physics, sottolinea l’importanza di queste osservazioni anticipate: “Osservare questi fenomeni sin dalle prime fasi può aprire nuovi scenari nella comprensione delle fusioni stellari e della kilonova, processi ancora avvolti dal mistero.”
Questa promettente tecnologia potrebbe dunque inaugurare una nuova era per l’astronomia multimessaggera, consentendo agli astronomi di studiare con maggiore efficacia e tempestività alcuni degli eventi cosmici più energetici e affascinanti dell’universo.
Stefano Camilloni
