Un team dell’Università di Berna e del Centro nazionale di competenza per la ricerca (NCCR) PlanetS ha sviluppato un modello di apprendimento automatico che prevede potenziali sistemi planetari con pianeti simili alla Terra. Il modello potrebbe accelerare e rivoluzionare in modo significativo la futura ricerca di pianeti abitabili nell’universo.
La ricerca di esopianeti simili alla Terra - pianeti che orbitano attorno a stelle diverse dal nostro Sole - è oggi un argomento chiave nella ricerca planetaria, perché è qui che è più probabile trovare vita extraterrestre.
I ricercatori dell’Università di Berna hanno sviluppato un innovativo modello di apprendimento automatico che identifica i sistemi planetari che potrebbero ospitare pianeti simili alla Terra. Il primo autore, la dott.ssa Jeanne Davoult, ora postdoc presso il Centro aerospaziale tedesco (DLR) di Berlino, si occupa di popolazioni di esopianeti e ha sviluppato il modello nell’ambito della sua tesi di dottorato presso il Dipartimento di ricerca spaziale e planetologia (WP) dell’Istituto di fisica dell’Università di Berna. Yann Alibert, co-direttore del Centro per lo spazio e l’abitabilità (CSH), e Romain Eltschinger, anch’egli dottorando presso il CSH, hanno contribuito in modo significativo allo studio, appena pubblicato sulla rivista Astronomy & Astrophysics.
Addestramento con i dati del famoso modello di Berna
Un modello di apprendimento automatico è uno strumento statistico che viene addestrato con i dati per riconoscere determinati modelli e fare previsioni. Jeanne Davoult spiega: "Il nostro modello si basa su un algoritmo che ho sviluppato e che è stato addestrato per riconoscere e classificare i sistemi planetari che ospitano pianeti simili alla Terra", basandosi su studi precedenti per ricavare una correlazione tra la presenza o l’assenza di un pianeta simile alla Terra e le proprietà del suo sistema planetario.
L’algoritmo è stato addestrato e testato utilizzando i dati del cosiddetto "Modello di Berna della formazione ed evoluzione dei pianeti". Il modello di Berna può essere usato per fare affermazioni su come si sono formati i pianeti, come si sono evoluti e quali tipi di pianeti si sviluppano in determinate condizioni in un disco protoplanetario", spiega il coautore Yann Alibert.
Il modello bernese è stato sviluppato ininterrottamente all’Università di Berna dal 2003 (si veda anche il riquadro informativo qui sotto). Il modello bernese è uno dei pochi al mondo che offre una tale ricchezza di processi fisici interconnessi e rende possibile uno studio come questo", continua Alibert.
Accuratezza del 99% del nuovo modello
L’algoritmo del nuovo modello di apprendimento automatico è stato addestrato e testato utilizzando i dati sui sistemi planetari sintetici del modello di Berna. I risultati sono impressionanti: l’algoritmo raggiunge valori di precisione fino a 0,99, il che significa che il 99% dei sistemi identificati dal modello di apprendimento automatico ha almeno un pianeta simile alla Terra", afferma Davoult.
Il modello è stato poi applicato ai sistemi planetari effettivamente osservati. Il modello ha identificato 44 sistemi che hanno un’alta probabilità di ospitare pianeti simili alla Terra non ancora scoperti. Un ulteriore studio ha confermato la possibilità teorica che questi sistemi ospitino un pianeta simile alla Terra", spiega Davoult.
Ricerca più efficiente di pianeti abitabili
Il coautore dello studio, Romain Eltschinger, è stato coinvolto nell’ulteriore sviluppo del modello di apprendimento automatico come parte della sua tesi di master, in modo da poterlo utilizzare in una gamma ancora più ampia di scenari. Questi risultati sono importanti per la comunità scientifica e soprattutto per le future missioni spaziali come PLATO o per le missioni future come LIFE, che saranno dedicate alla scoperta e alla caratterizzazione di pianeti piccoli e freddi".
L’utilizzo di questo modello di apprendimento automatico per indirizzare meglio la ricerca di pianeti simili alla Terra potrebbe ridurre al minimo i tempi di ricerca e massimizzare il numero di scoperte. Si tratta di un passo importante nella ricerca di pianeti con condizioni favorevoli alla vita e, in definitiva, nella ricerca della vita nell’universo", conclude Alibert.
