Esplorare le tempistiche della formazione dei sistemi stellari
Da tempo si pensa che le stelle si formino per prime all’interno di un sistema solare; successivamente, il materiale residuo di polvere e gas si trasformerebbe lentamente in pianeti. Ciononostante, recenti prove suggeriscono che i pianeti e le stelle si formino contemporaneamente, mettendo in discussione i modelli di classificazione convenzionalmente impiegati per l'evoluzione dei sistemi stella-pianeta. Ciò suggerisce che la formazione dei pianeti elementari abbia inizio in una fase più precoce di quanto si pensasse e che le tempistiche dei vari processi evolutivi siano diverse. Descrivere esattamente tali linee temporali, tuttavia, è un compito che presenta diverse difficoltà. «Il problema principale è che, sebbene la formazione di stelle e pianeti sia un processo che avviene rapidamente in relazione alle scale temporali astronomiche, esso copre comunque diverse centinaia di migliaia o addirittura milioni di anni, un arco di tempo non paragonabile alla nostra vita umana», spiega Gábor Marton(si apre in una nuova finestra), ricercatore presso l'Osservatorio Konkoly in Ungheria e coordinatore del progetto NEMESIS(si apre in una nuova finestra). L'osservazione dell'intero processo richiede campioni statisticamente significativi di giovani oggetti stellari (YSO, young stellar object) in stadi evolutivi leggermente diversi. Il primo obiettivo di NEMESIS, un partenariato tra l'Osservatorio Konkoly della Rete di ricerca ungherese, l’Università di Ginevra(si apre in una nuova finestra) e l’Università di Vienna(si apre in una nuova finestra), è stato quello di costruire un catalogo pancromatico di YSO contenente osservazioni che coprono una gamma di lunghezze d'onda nello spettro elettromagnetico. L'altra notevole difficoltà riguarda il fatto che, in queste prime fasi evolutive, l'intervallo dello spettro in cui gli YSO emettono la maggior parte della loro energia varia, rendendone difficile l'identificazione. La classificazione effettuata convenzionalmente si basa sugli infrarossi, che possono essere fuorvianti; NEMESIS, pertanto, ha cercato di sviluppare un metodo di classificazione più preciso.
Creare un set di dati pancromatici
Il nuovo set di dati pancromatici, la collezione più completa di YSO mai creata, contribuisce a rivelarne gli stadi evolutivi, che vanno dalle protostelle alle giovani stelle. Il compito si è rivelato così complesso che il database è stato suddiviso in due parti. La prima parte della raccolta si è concentrata su una sola regione, ovvero il complesso di formazione stellare di Orione (OSFC, Orion star formation complex), il più grande presente nel vicinato solare. Il team ha creato un database estremamente dettagliato sui parametri stellari, tra cui la temperatura, la massa, la velocità di rotazione e le velocità con cui la stella si muove rispetto alla Terra. «Tutto ciò è prezioso per la comprensione delle condizioni fisiche relative alle stelle giovani e ai loro ambienti», afferma il co-ricercatore del progetto Marc Audard, docente e ricercatore senior presso l'Università di Ginevra. A tal fine il team ha utilizzato l'apprendimento automatico per setacciare la letteratura accademica in materia degli ultimi 30 anni, restringendo la selezione da oltre 118 000 voci iniziali a circa 1 200 articoli. La seconda parte è una collezione a cielo aperto in cui sono presenti oltre 3 milioni di candidati YSO. Il team ha utilizzato diverse tecniche di apprendimento automatico e di visione artificiale allo scopo di integrare i set di dati storici con nuovi dati. «La purezza e la completezza raggiunte dal catalogo finale consentono a noi e alla comunità di utilizzarlo come punto di riferimento in futuro, ed è particolarmente prezioso per lo svolgimento degli studi basati sull’apprendimento automatico», aggiunge Audard.
Una nuova comprensione della formazione stellare
Il progetto ha contribuito alla comprensione della formazione stellare a diversi livelli, soprattutto mostrando il potenziale dell’apprendimento automatico/intelligenza artificiale in questo campo in relazione alla possibilità di ottenere ancora più informazioni dai dati esistenti. «Grazie a NEMESIS abbiamo toccato un argomento che ha molto di più da offrire, continuando a trovare aspetti inediti e ad avere nuove idee nel corso dell'intero progetto», osserva Marton, che conclude: «Gli strumenti sviluppati vengono utilizzati dagli studenti, i nostri metodi affascinano i colleghi e il nostro entusiasmo è più forte che mai.»
