L’universo è un luogo di fenomeni straordinari e misteriosi, e tra questi spiccano gli eventi catastrofici come le collisioni tra buchi neri e le fusioni di stelle di neutroni. Questi eventi non solo producono onde gravitazionali, ma generano anche elementi pesanti come l’oro, suscitando l’interesse di scienziati e astronomi. Recentemente, un innovativo modello di intelligenza artificiale chiamato Deep Loop Shaping ha dimostrato di poter migliorare la nostra comprensione di questi fenomeni, potenziando la nostra capacità di osservare e interpretare l’universo. Questo progresso è stato documentato in un articolo pubblicato sulla rivista Science, in coincidenza con il decimo anniversario della scoperta delle onde gravitazionali, annunciata nel febbraio 2016.
Il contributo della ricerca internazionale
La ricerca è frutto della collaborazione tra Google DeepMind di Londra, il Gran Sasso Science Institute (GSSI) di L’Aquila e il California Institute of Technology (Caltech) di Pasadena. Gli scienziati hanno scoperto che il Deep Loop Shaping può migliorare la qualità dei dati dei rivelatori di onde gravitazionali, permettendo agli astronomi di raccogliere dati essenziali per comprendere la dinamica dell’universo e testare teorie fondamentali della fisica. Jonas Buchli e Brendan Tracey di Google DeepMind affermano: “Il nostro metodo aiuterà a comprendere meglio l’universo”.
In Italia, i ricercatori Jan Harms e Tomislav Andric hanno avuto un ruolo cruciale nello sviluppo di questo metodo, testato presso il rivelatore LIGO, uno dei tre principali osservatori di onde gravitazionali nel mondo. I risultati dell’esperimento hanno dimostrato di ridurre il rumore di fondo da 30 a 100 volte, migliorando così la capacità di rilevamento degli eventi gravitazionali e permettendo di registrare centinaia di eventi in più ogni anno.
Come funziona il deep loop shaping
Le onde gravitazionali deformano lo spazio e alterano la distanza tra gli specchi degli interferometri come LIGO, Virgo e Kagra. Per misurare queste variazioni minime, è fondamentale mantenere gli specchi fissi con un sistema di controllo altamente sensibile. Tuttavia, un sistema troppo attivo può amplificare il rumore, ostacolando la rilevazione del segnale. Il modello di intelligenza artificiale riesce a “pulire” il segnale, permettendo agli scienziati di “ascoltare” l’universo in modo più chiaro.
Applicazioni oltre l’astrofisica
Un aspetto interessante della ricerca è il potenziale di applicazione del Deep Loop Shaping anche al di fuori dell’astrofisica. Secondo gli autori dello studio, questo approccio potrebbe affrontare vari problemi ingegneristici, come:
- Soppressione delle vibrazioni
- Cancellazione del rumore
- Gestione di sistemi altamente dinamici o instabili
Queste aree sono cruciali non solo nell’ingegneria aerospaziale, ma anche in settori come la robotica e l’ingegneria strutturale.
Rana Adhikari, fisico del Caltech, ha descritto l’importanza di questa ricerca in termini poetici: “Studiare l’universo usando la gravità invece della luce è come ascoltare invece di guardare.” Questa metafora suggerisce un cambio di paradigma nella nostra comprensione dell’universo, evidenziando l’importanza di “ascoltare” le onde gravitazionali per ottenere informazioni preziose.
L’implementazione del Deep Loop Shaping nei rivelatori di onde gravitazionali come Virgo e, in futuro, Einstein Telescope, rappresenta una tappa fondamentale verso una comprensione più profonda dell’universo. Secondo Andric, questa innovazione consentirà di scoprire segnali attualmente nascosti, amplificando gli orizzonti di ciò che è possibile ottenere con i rivelatori di onde gravitazionali.
In un’epoca in cui l’universo continua a rivelare i suoi segreti, il lavoro svolto con il Deep Loop Shaping illumina un cammino promettente per future ricerche, avvicinando sempre di più la scienza alla comprensione del nostro posto nell’universo. La possibilità di “ascoltare” l’universo attraverso le sue onde gravitazionali ci offre una nuova prospettiva, trasformando il nostro modo di percepire e interagire con il cosmo.