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Nasce “citizen science” per classificare le galassie di Euclid

È nato un nuovo progetto Galaxy Zoo, attraverso il quale chiunque può aiutare i ricercatori della missione Euclid dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) a identificare le forme di centinaia di migliaia di galassie osservate dal nuovo telescopio spaziale, impegnato nello studio del “lato oscuro” dell’Universo.

Secondo Media INAF, il notiziario online dell‘Istituto Nazionale di Astrofisica, queste classificazioni sono cruciali per comprendere l’evoluzione delle forme galattiche, i fattori che hanno causato tali cambiamenti e il motivo per cui sono avvenuti.

Galaxy Zoo è uno dei progetti di citizen science più celebri al mondo. Lanciato nel 2007 da un team di astronomi per classificare un milione di galassie dalle immagini della Sloan Digital Sky Survey, il progetto è cresciuto negli ultimi diciassette anni, coinvolgendo oltre 400.000 persone e ampliando il numero di galassie da esaminare grazie a immagini provenienti da vari osservatori, come i telescopi spaziali Hubble e JWST.

Anche Euclid è ora parte di questa iniziativa.

“Dalla morfologia e dai colori delle galassie possiamo ottenere informazioni fondamentali su come si sono formate e trasformate nel tempo, ad esempio attraverso l’interazione con l’ambiente e le fusioni con altre galassie”, spiega Crescenzo Tortora, ricercatore dell’Istituto Nazionale di Astrofisica a Napoli e membro del gruppo di lavoro che, all’interno della collaborazione Euclid, si occupa di caratterizzare la morfologia, le dimensioni e la forma delle galassie osservate.

Questo gruppo ha ideato il nuovo progetto di citizen science e ne userà i risultati.

Il metodo più semplice per caratterizzare la morfologia delle galassie è l’ispezione visiva, etichettando ciascuna galassia con descrizioni come la presenza di bracci a spirale, un disco, un bulge o compagne galattiche.

Tuttavia, l’ispezione visiva di miliardi di galassie, come quelle che Euclid osserverà, sarebbe proibitiva per gli astrofisici, richiedendo anni di lavoro continuo.

“Fortunatamente, l’intelligenza artificiale viene in aiuto. Codici di intelligenza artificiale come ZooBot, che utilizzeremo in Euclid, possono classificare enormi quantità di dati in tempi molto brevi, una volta addestrati su galassie etichettate da esseri umani”, prosegue Tortora.

ZooBot ha bisogno di un vasto numero di esempi già classificati da esseri umani. Attraverso il progetto di citizen science Euclid Zoo, si chiede aiuto al pubblico: persone non esperte ma curiose e desiderose di contribuire.

Dopo il lancio del primo luglio 2023, Euclid ha iniziato la sua survey scientifica lo scorso febbraio e si prevede che, nei prossimi sei anni, invierà circa 100 Gigabyte di dati al giorno sulla Terra.

Nella sua missione di mappare l’Universo, Euclid riprenderà centinaia di migliaia di galassie distanti, le cui immagini sono visibili nelle prime spettacolari immagini rilasciate alla fine dell’anno scorso e in maggio.

La collaborazione Euclid condividerà i primi cataloghi di dati con la comunità scientifica dal 2025. Nel frattempo, un primo set di dati con decine di migliaia di galassie selezionate da oltre 800.000 immagini è disponibile sulla piattaforma Zooniverse.

Il telescopio Hubbles

Qui, l’algoritmo di intelligenza artificiale ZooBot, sviluppato dal team di Zooniverse, esamina per primo le immagini di Euclid, attribuendo un’etichetta a quelle “più facili”.

Quando ZooBot non è sicuro della classificazione, mostra l’immagine agli utenti di Galaxy Zoo per raccogliere le loro classificazioni, migliorando così ZooBot. I citizen scientist che aiutano il team di Euclid potranno ammirare una miriade di immagini inedite raccolte da Euclid e potrebbero essere i primi a vedere una particolare galassia.

Accanto alle immagini, i volontari risponderanno a domande come: “Questa galassia è rotonda?” o “Ci sono segni di bracci a spirale?”.

Una volta addestrato, ZooBot sarà integrato nei cataloghi di Euclid per classificare centinaia di milioni di galassie, contribuendo a creare il più grande catalogo scientifico mai realizzato.

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