Le incubatrici stellari mappate con la AI

Grazie alla Intelligenza Artificiale è stata stabilita la distanza di 140mila nubi molecolari

Le immagini bidimensionali, per loro natura, non permettono di stabilire la profondità delle sorgenti in assenza del dato di distanza (NROJ).

La formazione stellare avviene nelle nubi molecolari giganti. Per comprendere meglio come avvenga la nascita di nuove stelle, è di fondamentale importanza lo studio di tali strutture galattiche con il massimo dettaglio. Le nubi molecolari possono inoltre fungere da traccianti per studiare in dettaglio la struttura galattica e più in generale l’intero ambiente. Una delle finestre elettromagnetiche in cui è proficuo lo studio delle nubi molecolari è nel Radio, attraverso specifiche righe del monossido di carbonio (CO). I recenti progressi nella tecnologia dei telescopi hanno consentito sondaggi del CO in molte galassie vicine.

Ad esempio, con l’Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) è stata condotta un’accurata indagine in M33 e le due Nubi di Magellano con una risoluzione spaziale inferiore a 1 pc. Tali oggetti si presentano alla vista quasi di fronte, quindi la distanza delle nubi e delle regioni di formazione stellare può essere considerata la stessa. Ben diversa è la situazione per la nostra Galassia poiché, trovandoci all’interno, non è facile determinare se una certa nube sia vicina o molto distante.

La mappa proiettata sul Piano Galattico delle nubi molecolari ottenuta dal radiotelescopio Nobeyama (sopra) confrontatata con la mappatura delle regioni H II di WISE (sotto). (NAOJ/NASA/JPL-Caltech)

Mappatura complessa

Per costruire mappe in 3D (o face-on map) della Via Lattea, di solito gli astronomi incrociano dati provenienti da più indagini. Ad esempio, con lo studio degli ammassi aperti e del diagramma colore-magnitudine, può essere determinata la distanza e quindi associarla a una determinata nube. I dati più affidabili per le distanze e le mappe 3D della Galassia sono le osservazioni dei maser che utilizzano l’interferometria a lunghissima base (VLBI).

Queste osservazioni forniscono una forte evidenza dell’esistenza di bracci a spirale nella Galassia. Tuttavia le sorgenti sono limitate e il campionamento apparirà poco fitto e non sempre facilmente associabile a una determinata nube come per gli ammassi. L’informazione sulla distanza delle nubi molecolari nella Galassia è un parametro non trascurabile. La distanza cinematica determinata lungo la linea di vista, correlata a quella rotazionale, non è esente da difficoltà poiché sono ottenute due soluzioni: “vicino” e “lontano”. Questo è definito come il problema Vicino-Lontano.

L’uso dell’AI

Le tecniche di deep learning, ormai dette di Intelligenza Artificiale (AI), sono accettate e utilizzate in molti ambiti della ricerca scientifica. L’AI ha avuto particolare successo nell’imaging, strumento essenziale dell’astrofisica, ormai diffusamente utilizzato per la classificazione morfologica delle galassie e per rilevare anomalie nei segnali, compresa la ricerca di esopianeti. Nonostante tanta disponibilità tecnologica, comunque, alcune attività richiedono l’intervento umano e l’occhio allenato del ricercatore.

Un gruppo di ricerca, guidato da Shinji Fujita dell’Università Metropolitana di Osaka, ha identificato circa 140.000 nubi molecolari nella Via Lattea, mediante dati su larga scala delle molecole di CO osservate dal radiotelescopio Nobeyama di 45 metri. Utilizzando AI, istruita con particolari modelli, il gruppo ha stimato la distanza delle nubi, determinando dimensioni e massa. Il set di dati di addestramento, alquanto accurato, è stato ricavato dal catalogo delle regioni HII del satellite astronomico WISE. Con i dati è stata ottenuta la miglior mappa del nostro quadrante galattico, assumendo che la curva di rotazione della Galassia sia piatta, sino a una distanza dal centro galattico di 8,15 kpc e una velocità di rotazione di 236 Km/s. Lo studio è riportato in Publications of the Astronomical Society of Japan.

Disponendo in un grafico i dati, lo studio ha potuto mostrare la distribuzione delle strutture presenti nel disco della Galassia. Tra le varie un misterioso “buco” di origine per oar ignota. (Tratto da Shinji Fujita et al. 2023)

Vista frontale con buco

Con le stime di distanza ottenute per le nubi molecolari, il gruppo ha quindi costruito una mappa della loro distribuzione che, con buona confidenza, rappresenta la struttura della Galassia. Questo permette di avere un’ideale vista frontale della Via Lattea, almeno per il nostro settore. Nel grafico con il Sistema Solare nell’origine degli assi, disponendo le misure di velocità radiali e densità del CO, compaiono diverse strutture nei bracci di spirale. Tra esse è ben evidente un’anomalia, già riportata in un precedente studio del 2006, che i ricercatori chiamano “buco” a circa 7,5 kpc. Questa struttura, di origine al momento ignota, è quindi concreta e prodotta da un qualche tipo di evento.

I risultati non solo danno una visione a volo d’uccello della galassia, ma aiuteranno anche in vari studi sulla formazione stellare“, ha spiegato Fujita. “In futuro, vorremmo espandere la portata delle osservazioni con il radiotelescopio Nobeyama 45-m e incorporare i dati di osservazione del radiotelescopio del cielo nell’emisfero australe, che non possono essere osservati dal Giappone, per una mappa completa della distribuzione del tutta la Via Lattea“.

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Informazioni su Giuseppe Donatiello 353 Articoli
Nato nel 1967, astrofilo da sempre. Interessato a tutti gli aspetti dell'astronomia, ha maturato una predilezione per il deep-sky, in particolare verso i temi riguardanti il Gruppo Locale e l'Universo Locale. Partecipa allo studio dei flussi stellari in galassie simili alla Via Lattea mediante tecniche di deep-imaging. Ha scoperto sei galassie nane vicine: Donatiello I (2016), Donatiello II, III e IV nel sistema di NGC 253 (2020), Pisces VII (2020) e Pegasus V (2021) nel sistema di M31. Astrofotografo e autore di centinaia di articoli, alcuni con revisione paritaria.