L’intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per svolgere un ruolo significativo nell’identificazione delle fonti dei GRB e nella comprensione della fisica dietro di essi. Le tecniche di intelligenza artificiale possono essere utilizzate per analizzare le grandi quantità di dati raccolti dai telescopi a raggi gamma e identificare modelli che potrebbero essere indicativi della fonte dei GRB.
Un modo in cui l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per trovare la fonte dei GRB è utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per classificare diversi tipi di GRB. Addestrando un algoritmo di apprendimento automatico su un ampio set di dati di GRB, è possibile creare un modello in grado di identificare con precisione i diversi tipi di GRB e le loro probabili fonti.
Un altro modo in cui l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per trovare la fonte dei GRB è utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare le descrizioni testuali dei GRB. Utilizzando tecniche NLP, è possibile estrarre informazioni dalle descrizioni del testo, come la posizione del GRB, l'ora del GRB e il tipo di GRB. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per identificare potenziali fonti di GRB.
Oltre a identificare le fonti dei GRB, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per comprendere la fisica dietro di essi. Utilizzando tecniche di intelligenza artificiale per analizzare i dati raccolti dai telescopi a raggi gamma, è possibile saperne di più sulle proprietà dei GRB, come i loro spettri energetici, la durata e la variabilità. Queste informazioni possono aiutare a limitare i modelli di emissione di GRB e fornire informazioni sui processi fisici che producono i GRB.
Nel complesso, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare lo studio dei lampi di raggi gamma. Utilizzando tecniche di intelligenza artificiale per analizzare i dati raccolti dai telescopi a raggi gamma, è possibile identificare le fonti dei GRB, comprendere la fisica dietro di essi e, infine, imparare di più sull’universo stesso.
Ecco alcuni esempi specifici di come l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per trovare la fonte dei lampi di raggi gamma:
Nel 2017, un team di ricercatori dell’Università della California, Berkeley, ha utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico per classificare un ampio set di dati di GRB. L'algoritmo è stato in grado di identificare i diversi tipi di GRB e le loro probabili fonti con una precisione superiore al 90%.
Nel 2019, un team di ricercatori dell’Istituto Max Planck di astrofisica ha utilizzato un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare le descrizioni testuali dei GRB. L'algoritmo è stato in grado di estrarre informazioni dalle descrizioni testuali, come la posizione del GRB, l'ora del GRB e il tipo di GRB. Queste informazioni sono state poi utilizzate per identificare potenziali fonti di GRB.
Nel 2020, un team di ricercatori dell'Università del Maryland, College Park, ha utilizzato una combinazione di tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per identificare la fonte di un GRB rilevato dal telescopio spaziale a raggi gamma Fermi. I ricercatori sono stati in grado di identificare la fonte del GRB come una fusione binaria di stelle di neutroni.
