In cerca di Tatooine con il machine learning

Rappresentazione artistica di un pianeta Tatooiniano. Crediti: T. Pyle / Nasa / Jpl-Caltech

Questi sono i droidi che state cercando. In particolar modo se siete alla ricerca di esopianeti che abbiano un’orbita stabile attorno a sistemi binari, questo infatti era il problema che si sono posti i due ricercatori Chris Lam e David Kipping nel loro studio pubblicato sul Journal Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Un po’ come il famoso pianeta natale di Luke Skywalker, Tatooine, che mostrava nei suoi sognanti tramonti ben due soli, i pianeti circumbinari sono quelli che orbitano attorno a due (o più) stelle. Un sistema complesso in cui è complicato riuscire a capire se possano ospitare la vita. Affinché questa si sviluppi infatti c’è bisogno di una certa costanza nelle condizioni ambientali, e i pianeti che orbitano attorno a due soli, chiamati appunto “Tatooiniani“, non sono propriamente il posto più adatto. Il balletto cosmico fra le due stelle può facilmente portare un pianeta a essere scalciato via verso lo spazio profondo, o peggio, a scontrarsi con una delle due stelle.

In alcuni rari casi però è possibile che un pianeta riesca ad avere un’orbita stabile, forse quanto basta affinché si formino le condizioni adatte per la vita. Calcolare le orbite complesse di un oggetto attorno a due soli è un lavoraccio: «Quando abbiamo simulato milioni di possibili pianeti con orbite differenti usando metodi tradizionali, abbiamo scoperto che pianeti che venivano predetti come stabili non lo erano, e viceversa» ha spiegato Lam, autore principale dello studio. Così come Luke è stato aiutato dai due droidi C-3PO e R2-D2, allo stesso modo Lam e Kipping hanno fatto ricorso a una macchina per risolvere il loro problema.

Un algoritmo di machine learning, per la precisione, «La classificazione con parametri complessi e interconnessi è il problema perfetto per il machine learning» ha spiegato il professor Kipping, supervisore della ricerca. Una volta fornito alla macchina 10 milioni di simulazioni differenti di Tatooine, in poche ore l’algoritmo permetteva di individuare quali sistemi sarebbero stati stabili.

Un approccio molto utile in vista dei dati che presto arriveranno da Tess, il telescopio spaziale della Nasa che osserverà tutto il cielo alla ricerca di esopianeti. «Il nostro modello aiuta gli astronomi a sapere quali regioni sono le migliori per cercare esopianeti attorno a stelle binarie. Questo speriamo possa aiutare a scoprire nuovi esopianeti e a capirne meglio le proprietà» ha concluso Kipping.

Fonte: In cerca di Tatooine con il machine learning