La NASA ha nominato il suo primo responsabile dell’intelligenza artificiale (AI), una mossa progettata per garantire che l’agenzia stia al passo con un campo vitale e in rapida evoluzione.
L’intelligenza artificiale è fondamentale per incrementare i progressi della NASA
Quella persona è David Salvagnini, che ha ricoperto il ruolo di Chief Data Officer della NASA: “L’intelligenza artificiale è stata utilizzata in modo sicuro alla NASA per decenni e, man mano che questa tecnologia cresce, può accelerare il ritmo delle scoperte“, ha affermato l’amministratore della NASA Bill Nelson in una dichiarazione del 13 maggio 2024 annunciando la nomina.
“È importante rimanere in prima linea nel progresso e nell’uso responsabile“, ha aggiunto Nelson: “In questo nuovo ruolo, David guiderà gli sforzi della NASA per guidare l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale da parte della nostra agenzia nel Cosmo e sulla Terra a beneficio di tutta l’Umanità”.
Implementando la tecnologia dell’AI
Come ha osservato Nelson, la NASA sta implementando la tecnologia dell’intelligenza artificiale già da un po’ di tempo, per una varietà di scopi. Ad esempio, l’agenzia ha utilizzato l’AI nel suo lavoro avanzato di modellazione climatica, per aiutare a gestire meglio gli impatti ambientali del riscaldamento globale e come mitigarli.
Salvagnini avrà il compito di delineare l’ampia visione della NASA per lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e di guidare l’innovazione con la tecnologia.
“Nella suo nuovo incarico, Salvagnini continuerà la collaborazione della NASA con altre agenzie governative, istituzioni accademiche, partner industriali e altri esperti per garantire che l’agenzia sia all’avanguardia nella tecnologia AI“, hanno dichiarato i funzionari dell’agenzia spaziale statunitense.
Salvagnini è entrato a far parte della NASA nel giugno 2023 dopo aver lavorato nella comunità dell’intelligence per più di 20 anni. Più recentemente, ha prestato servizio presso l’Ufficio del Direttore dell’intelligence nazionale come direttore del gruppo di architettura e integrazione e capo architetto.
Non c’era esattamente un vuoto nella leadership di AI prima della nomina di Salvagnini: Kate Calvin, capo scienziato della NASA, è stata la responsabile dell’intelligenza artificiale dell’agenzia.
Le scoperte dell’intelligenza artificiale in campo astronomico
Le immagini astronomiche non elaborate sono piene di errori, primi piani disordinati, contaminanti, artefatti e rumore. L’elaborazione e la pulizia di queste immagini per rendere qualcosa di presentabile, per non dire utile per la ricerca scientifica, richiede un’enorme quantità di input, solitamente eseguiti in parte manualmente e in parte da sistemi automatizzati.
Sempre più astronomi si rivolgono all’intelligenza artificiale per elaborare i dati, eliminando le parti inutili delle immagini per produrre un risultato pulito. Ad esempio, un’immagine del buco nero supermassiccio nel cuore della galassia Messier 87 (M87), rilasciata per la prima volta nel 2019, è stata sottoposta a un “makeover” di apprendimento automatico nell’aprile 2023, risultando in un’immagine molto più chiara della struttura del buco nero.
In un altro esempio, alcuni astronomi inseriranno immagini di galassie in un algoritmo di rete neurale, istruendo l’algoritmo con lo schema di classificazione delle galassie scoperte. Le classificazioni esistenti provenivano da incarichi manuali, da parte dei ricercatori stessi o di sforzi volontari di citizen science.
Una volta effettuata la formazione, la rete neutrale può quindi essere applicata a dati reali e classificare automaticamente le galassie, un processo che è molto più veloce e molto meno soggetto a errori rispetto alla classificazione manuale.
Gli astronomi possono anche utilizzare l’intelligenza artificiale per rimuovere l’interferenza ottica creata dall’atmosfera terrestre dalle immagini dello Spazio scattate dai telescopi terrestri.
È stato anche proposto che l’intelligenza artificiale possa aiutarci a individuare le tracce della vita su Marte, a capire perché la corona solare è così calda o a rivelare l’età delle stelle.
Le reti neurali stanno aiutando i cosmologi a districare la miriade di effetti della materia oscura e dell’energia oscura. In questo caso i dati di addestramento provengono da sofisticate simulazioni al computer. In quelle simulazioni i cosmologi variano le proprietà della materia oscura e dell’energia oscura e vedono cosa cambia.
Quindi inseriscono questi risultati nella rete neurale in modo che possa scoprire tutti i modi interessanti in cui cambia L’Universo. Sebbene non sia ancora pronta per il debutto, la speranza è che i cosmologi possano poi indirizzare la rete neurale verso osservazioni reali e consentirle di dirci di cosa è fatto l’Universo.
