segnali nascosti

I rilevatori Virgo in Italia e LIGO negli Stati Uniti stanno vivendo una trasformazione significativa grazie all’adozione di metodi avanzati basati sull’intelligenza artificiale. Il nuovo approccio mira a filtrare il rumore — spesso ambientale o strutturale — che oscura i segnali gravitazionali più deboli, quelli prodotti da eventi cosmici distanti come fusioni tra buchi neri o stelle di neutroni. L’obiettivo è semplice ma ambizioso, ossia intercettare segnali che finora sono rimasti nascosti, migliorando la sensibilità e la precisione delle misure. Come funziona il potenziamento dei rivelatori basato sull'Intelligenza Artificiale Il metodo all’avanguardia si chiama “Deep Loop Shaping” ed è sviluppato congiuntamente da ricercatori internazionali insieme a gruppi esperti in intelligenza artificiale. Il principio consiste nel migliorare i controlli di stabilità dei componenti critici degli interferometri — in particolare gli specchi che devono restare immobili al massimo livello possibile — riducendo le vibrazioni indesiderate (rumore). Gli specchi dei rilevatori sono soggetti a tremori microscopici, dovuti a perturbazioni ambientali come il terreno, micro vibrazioni, rumori meccanici. Deep Loop Shaping utilizza modelli AI per predire questi disturbi e generare risposte di controllo più efficaci rispetto ai sistemi tradizionali. Nelle sperimentazioni si è visto che questo metodo può ridurre il rumore nei controllori da 30 a 100 volte in certe frequenze critiche. Implicazioni per le scoperte cosmiche Con il rumore ridotto, i sistemi Virgo e LIGO diventano capaci di “ascoltare” meglio l’universo. Ciò significa maggior sensibilità a fusioni di oggetti compatti distanti, anche quelli di massa intermedia; possibilità di intercettare eventi che prima venivano scambiati per rumore o ignorati perché sotto la soglia di rilevamento. Inoltre, opportunità migliorate per studiare la fisica delle onde gravitazionali fin dall’inizio del processo di fusione, non solo nel momento finale. Infine, un maggior numero di rilevazioni annuale, con segnali più netti e dati più precisi per modellare la struttura dell’universo e testare teorie. Cosa cambia per il futuro dell’astronomia L’integrazione dell’intelligenza artificiale porta ad un cambio di paradigma. I rilevatori esistenti diventano più potenti, i dati raccolti più puliti, e le analisi possono spingersi più indietro nel tempo cosmico. Inoltre, idee come l’Einstein Telescope in Europa potranno beneficiare da subito di queste tecnologie, migliorando il design già in fase progettuale.

segnali nascosti

Intelligenza artificiale al servizio delle onde gravitazionali