A caccia di crateri su Marte con il Machine Learning

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A caccia di crateri su Marte con il Machine Learning

L’astronomia è un ambito della ricerca che molto facilmente approccia casistiche, situazioni e oggetti di portata estremamente grande e complessa. Basti pensare che l’oggetto dello studio è, in effetti, l’universo o, per quanto si voglia scendere di scala, si può pensare a un pianeta o a una luna. Allo stesso modo, anche la quantità di informazioni che gli astronomi si trovano a dover gestire è talvolta, appunto, di scala astronomica. E via via che le tecniche di indagine si evolvono e affinano e la strumentazione si sviluppa, le informazioni ricavate e i dati grezzi da spulciare e catalogare si fanno sempre più ingenti.
Dopo aver visto, nel numero 249 di Coelum Astronomia, come l’AI può essere d’aiuto nella ricerca degli esopianeti, vediamo ora come le stesse tecniche sono state applicate allo studio del pianeta Marte, e in particolare nella ricerca dei nuovi crateri che ne caratterizzano la superficie. Con questo esempio concreto possiamo effettivamente notare come lo sviluppo di nuove tecniche di AI sia sempre più determinante per ottenere risultati più rapidamente e con una qualità superiore.