Milano-Bicocca: via al nuovo metodo per distinguere i buchi neri con l’intelligenza artificiale

Milano – Un team di ricercatori dell’Università di Milano-Bicocca, guidato dal professor Davide Gerosa e supportato dallo European Research Council, ha sviluppato un innovativo metodo basato sull’intelligenza artificiale per migliorare la classificazione dei buchi neri e delle stelle di neutroni. Questo approccio rivoluzionario, recentemente pubblicato sulla rivista Physical Review Letters, sfida un’ipotesi consolidata da decenni e apre nuove prospettive per un’analisi più precisa dei segnali cosmici.

Un nuovo approccio per l’osservazione delle onde gravitazionali

L’astronomia delle onde gravitazionali consente di osservare coppie di oggetti compatti, come stelle di neutroni e buchi neri, grazie alle onde prodotte dallo spiraleggiamento e dalla fusione di questi sistemi binari. Tradizionalmente, le analisi assumevano a priori come distinguere i due oggetti all’interno di ciascun sistema binario, etichettando il più massiccio come “1” e il meno massiccio come “2”. Tuttavia, questa scelta, seppur intuitiva, introduceva incertezze, specialmente nei sistemi con masse simili. Il professor Gerosa e il suo team hanno messo in discussione questa pratica e proposto una soluzione alternativa.

Intelligenza artificiale per una maggiore precisione

Il nuovo studio propone l’uso della tecnica di intelligenza artificiale chiamata spectral clustering, che analizza l’intero insieme dei dati senza l’applicazione di etichette rigide. Questo approccio consente di superare le limitazioni introdotte dalle etichette a priori, migliorando notevolmente la precisione nella distinzione tra buchi neri e stelle di neutroni. In particolare, il metodo riduce le incertezze nelle misure dello spin dei buchi neri, ossia nella determinazione della loro velocità e direzione di rotazione, dati cruciali per comprendere la formazione e l’evoluzione di questi misteriosi oggetti cosmici.

I risultati di questo studio hanno immediate ricadute per l’analisi dei dati raccolti dai rivelatori di onde gravitazionali come LIGO e Virgo, ma anche per le future missioni come LISA e l’Einstein Telescope. Il nuovo metodo non solo migliora la qualità delle misurazioni, ma segna anche una svolta nella ricerca astrofisica, sottolineando il crescente ruolo dell’intelligenza artificiale nell’elaborazione e analisi dei dati cosmici.

Una rivoluzione nella ricerca astrofisica

Gerosa commenta i risultati ottenuti, dichiarando che il nuovo studio mette in discussione un presupposto fondamentale che ha guidato le analisi delle onde gravitazionali per decenni. “Le misurazioni dello spin sono ora molto più precise, e la distinzione tra buchi neri e stelle di neutroni è diventata più affidabile”, afferma l’astrofisico. Questo approccio innovativo segna una pietra miliare nella comprensione dei fenomeni cosmici e getta le basi per future ricerche più avanzate.