Milano, 31 marzo 2025 – Svolta nella ricerca riguardante buchi neri e segnali cosmici. Merito dell’intelligenza artificiale e di un team di esperti dell’università di Milano Bicocca che l’ha guidata.
A guidare il gruppo, impegnato a elaborare un innovativo metodo che migliora la precisione nella classificazione di questi fenomini, è stato il professor Davide Gerosa. Lo studio è stato supportato dallo European Research Council ed è stato pubblicato sulla rivista Physical Review Letters
Il tema
La ricerca mette in discussione un’ipotesi ritenuta valida per decenni e apre la strada a un’analisi più accurata dei segnali cosmici. L’astronomia delle onde gravitazionali permette di osservare coppie di oggetti compatti quali stelle di neutroni e buchi neri: le onde gravitazionali sono infatti prodotte dallo spiraleggiamento e dalla fusione di questi sistemi binari.
Le analisi tradizionali assumono a priori come distinguere i due oggetti in ciascuna binaria. "Fino a oggi, il metodo più diffuso per l’identificazione degli oggetti prevedeva di etichettare il più massiccio come ‘1’ e il meno massiccio come ‘2’. Tuttavia, questa scelta, apparentemente intuitiva, introduce ambiguità nelle misure, specialmente nei sistemi binari con masse simili. Ci siamo chiesti: è davvero la scelta migliore?”, spiega Gerosa.
L’approccio
Il nuovo studio propone di superare questa limitazione utilizzando una tecnica di intelligenza artificiale chiamata spectral clustering che analizza l’insieme completo dei dati senza applicare etichette rigide a priori.
Questo nuovo metodo consente di ridurre le incertezze nelle misure degli spin dei buchi neri, ovvero nella determinazione della velocità e della direzione di rotazione di questi oggetti. Una corretta misurazione dello spin è fondamentale per comprendere la formazione e l’evoluzione dei buchi neri. Il nuovo approccio migliora notevolmente la precisione di queste misure e rende più affidabile la distinzione tra buchi neri e stelle di neutroni.
"Questa pubblicazione mette in discussione un presupposto di lunga data che è alla base di tutte le analisi delle onde gravitazionali fino a oggi, e che è rimasto indiscusso per decenni – continua l’astrofisico – I risultati sono sorprendenti: le misurazioni dello spin sono più precise e distinguere i buchi neri dalle stelle di neutroni diventa più affidabile”.
L’impatto
Lo studio condotto ha immediate ricadute per l’analisi dei dati raccolti con gli attuali rivelatori di onde gravitazionali Ligo e Virgo, nonché con quelli di futura costruzione quali Lisa e l’Einstein Telescope.
Questa ricerca apre la strada a una revisione delle tecniche di analisi delle onde gravitazionali e sottolinea, inoltre, il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale nella ricerca astrofisica.