[](<https://www.media.inaf.it/wp-content/uploads/2020/08/ai-spirale-subaru.jpg>)
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> Illustrazione schematica del modo in cui l'intelligenza artificiale classifica i vari tipi di galassie in base alla loro morfologia. Crediti: Naoj/Hsc-Ssp)
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>>>> In uno studio pubblicato lo scorso luglio su _Monthly Notices of the Royal Astronomical Society_ , un gruppo di ricercatori guidati dal National Astronomical Observatory giapponese (Naoj) ha descritto come una particolare rete neurale artificiale possa aiutare la comunità scientifica a classificare migliaia di [galassie a spirale](<https://www.media.inaf.it/?s=galassia+a+spirale>) identificate nelle immagini a campo di vista ultra ampio raccolte con la Hyper Suprime-Cam del telescopio Subaru. Nello specifico, quelli adottati dal gruppo di esperti sono degli algoritmi di _deep learning_ (o apprendimento profondo) che hanno permesso di rilevare la morfologia di quasi 80mila galassie tra le 560mila catturate dal telescopio giapponese, impresa quasi del tutto impossibile all'occhio umano. La tecnica di intelligenza artificiale descritta nel _paper_ è una [rete neurale convoluzionale](<https://it.wikipedia.org/wiki/Rete_neurale_convoluzionale>) (Cnn, dall'ingrese _convolutional neural network_ ).
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>>>> Sviluppati a partire dal 2012, i sistemi di apprendimento profondo hanno ormai abbondantemente superato di gran lunga – in termini di prestazioni – il lavoro certosino degli astronomi nella ricerca e classificazione di oggetti cosmici come le galassie. Dopo essersi esercitata sui dati preparatori elaborati dai ricercatori (2829 galassie a spirale e 51650 galassie non a spirale), la rete neurale è stata in grado di distinguere la morfologia di 76635 galassie a spirale con una precisione del 97,5 per cento.
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>>>> Il prossimo passo sarà quello di allargare il campo di ricerca ad altre classi di galassie, per esempio quelle barrate o quelle viste attraverso lenti gravitazionali. Per questo motivo l’Naoj ha ideato un programma di _citizen science –_ [Galaxy Cruise](<https://galaxycruise.mtk.nao.ac.jp/en/>) – che permetterà ai ricercatori di ricevere un aiuto extra da parte di appassionati di tutto il mondo, ai quali verrà richiesto di esaminare le immagini scattate con il telescopio Subaru per cercare indizi di _merging_ galattici (cioè galassie che si scontrano o si fondono).
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>>>> **Per saperne di più:**
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>>>>         * Leggi su _Monthly Notices of the Royal Astronomical Society_ l'articolo “[S](<https://academic.oup.com/mnras/article-abstract/496/4/4276/5866497?redirectedFrom=fulltext>)[pin](<https://academic.oup.com/mnras/article-abstract/496/4/4276/5866497?redirectedFrom=fulltext>)[ Parity of Spiral Galaxies II: A catalogue of 80k spiral galaxies using big data from the Subaru Hyper Suprime-Cam Survey and deep learning](<https://academic.oup.com/mnras/article-abstract/496/4/4276/5866497?redirectedFrom=fulltext>)”, di Ken-ichi Tadaki __, Masanori Iye, Hideya Fukumoto, Masao Hayashi, Cristian E Rusu, Rhythm Shimakawa e Tomoka Tosaki
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>>>> **Guarda il video del National Astronomical Observatory giapponese:**
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  *[55 minuti fa]: Lunedì 19 gennaio 2015 alle ore 10.28
  *[1 h]: Lunedì 19 gennaio 2015 alle ore 10.05
  *[33 minuti fa]: 10.50
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  *[P:]: Phone

A caccia di galassie a spirale con le reti neurali
Machine learning: ora è il turno delle supernove