L’Intelligenza Artificiale a supporto dell’astronomia delle Onde Gravitazionali. È quanto ipotizzato da Eliu Huerta dell’Argonne National Laboratory del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti (DOE), che, in collaborazione con l’Università di Chicago, l’Università dell’Illinois a Urbana-Champaign, NVIDIA e IBM, ha sviluppato un nuovo framework di Intelligenza Artificiale che consente il rilevamento accelerato, scalabile e riproducibile delle onde gravitazionali.
Per facilitare il lavoro di data scientist e sviluppatori, i framework di intelligenza artificiale sono formati da interfacce, librerie, strumenti, risorse di supporto della comunità di sviluppatori, che permettono di costruire modelli predittivi con più rapidità e facilità, senza doversi preoccupare nel dettaglio degli algoritmi sottostanti o di scrivere centinaia di linee di codice. Tutto ciò è possibile grazie a componenti ottimizzati e precostituiti, che forniscono un percorso chiaro per la definizione dei modelli.
Tra le caratteristiche chiave di un buon framework di intelligenza artificiale vi sono le funzionalità di ottimizzazione delle prestazioni, la facilità di comprensione e programmazione, ma anche la disponibilità di un valido supporto tecnico da parte della comunità di sviluppatori, e la capacità di parallelizzazione del calcolo, per distribuire i carichi computazionali (fonte zerounoweb.it).
Questo nuovo framework indica che i modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere sensibili quanto i tradizionali algoritmi di corrispondenza dei modelli, ma decisamente più veloci nell’elaborazione dei dati. Inoltre, questi algoritmi di intelligenza artificiale richiederebbero solo un’unità di elaborazione grafica (GPU) economica, come quelle che si trovano nei sistemi di videogiochi, per elaborare più velocemente i dati LIGO avanzati.
Il framework di intelligenza artificiale utilizzato per questo studio ha elaborato un intero mese – agosto 2017 – di dati LIGO in meno di sette minuti, distribuendo il set di dati su 64 GPU NVIDIA V100. L’insieme di intelligenza artificiale utilizzato dal team per questa analisi ha identificato tutte e quattro le fusioni binarie di buchi neri precedentemente identificate in quel set di dati e non ha riportato errori di classificazione.
«Come scienziato informatico, ciò che mi entusiasma di questo progetto», ha affermato Ian Foster, direttore della divisione Data Science and Learning (DSL) di Argonne, «è che mostra come, con gli strumenti giusti, i metodi di intelligenza artificiale possono essere integrati in modo naturale nei flussi di lavoro degli scienziati, consentendo loro di svolgere il proprio lavoro più velocemente e meglio, incrementando e non sostituendo, l’intelligenza umana».
Il lavoro, pubblicato su Nature Astronomy, ha mostrato possibile il rilevamento delle onde gravitazionali accelerato e guidato dall’intelligenza artificiale.