Guardando l'universo:la struttura spaziale delle nuvole di polvere interstellare ricostruita dai dati dell'osservatorio spaziale Gaia. Credito:MPA
I progressi nel campo della metrologia hanno portato a strumenti totalmente nuovi i cui dati grezzi devono essere presentati in immagini comprensibili agli esseri umani, ecco perché il gruppo di Torsten Enßlin presso il Max Planck Institute for Astrophysics a Garching ha svolto ricerche sulla teoria del campo dell'informazione negli ultimi dieci anni. Basandosi su questa teoria, il team sviluppa un software di imaging noto come NIFTy, che è in grado di elaborare dati provenienti da diversi strumenti per dedurre le proprietà strutturali di una data osservazione. NIFTy5, Per esempio, ha utilizzato i dati dell'osservatorio spaziale Gaia per determinare la distribuzione spaziale delle nuvole di polvere nella Via Lattea.
Gli astronomi stanno ora effettuando osservazioni dell'universo in quasi tutte le lunghezze d'onda, ma, in contrasto con i telescopi per esempio, le informazioni registrate dai radiotelescopi vengono consegnate sotto forma di raggi X e raggi gamma. La maggior parte delle immagini ottenute da questi strumenti sono il risultato di calcoli complessi sviluppati appositamente per ogni singolo telescopio.
Però, un quadro completo di un dato oggetto celeste può essere creato solo confrontando i dati provenienti da diversi campi, ecco perché è desiderabile combinare le immagini di tutti questi strumenti.
Ciò è possibile utilizzando un concetto noto come teoria del campo di informazione, che funziona nel modo seguente:supponendo che si desideri rappresentare la distribuzione della temperatura sulla Germania, questo corrisponderebbe, in teoria, ad una gamma infinita di valori di temperatura. Ancora, in termini pratici, può essere misurato solo un numero finito di valori.
Un computer calcola l'intero campo di temperatura in base a questa copertura incompleta. Per garantire un risultato di successo, il computer è dotato di determinate leggi note, ad esempio che le differenze di temperatura raramente saltano tra aree adiacenti.
NIFTy (Teoria del campo dell'informazione numerica), con cui Torsten Enßlin e i suoi colleghi sono riusciti a determinare la distribuzione spaziale delle nuvole di polvere nella Via Lattea, opera secondo lo stesso principio, utilizzando i dati dell'Osservatorio spaziale europeo, Gaia, che misura le distanze tra le stelle e le registra attraverso diversi filtri colorati.
La luminosità differenziale di questi campi filtranti consente di stimare i volumi di polvere attraverso i quali è passata la luce delle stelle in rotta verso la Terra. "Dalle posizioni delle stelle e dei volumi di polvere tra noi e loro, " dice Enßlin "siamo stati in grado di calcolare la struttura spaziale delle nuvole di polvere".
La cosa difficile di questo compito era che i dati disponibili erano in realtà troppo scarsi per una ricostruzione accurata, ed è per questo, come dice Enßlin "abbiamo supposto che invece di variare arbitrariamente da pixel a pixel, la densità della polvere obbedirebbe a leggi statistiche." I fisici parlano di una correlazione, tuttavia questa funzione di correlazione è spesso sconosciuta e deve essere determinata come parte del calcolo complessivo. "Ecco perchè, " spiega il ricercatore Max-Planck, "controlliamo continuamente quale funzione di correlazione si adatta meglio ai dati durante l'intero calcolo e la usiamo per l'imaging. Questo metodo di autoregolazione non parametrica del processo ci rende i leader globali in questo campo".
Sulla base dei dati di correlazione, NIFTy5 non solo genera una mappa della nuvola di polvere ma fornisce anche un grafico che mostra il grado di incertezza dell'accuratezza del modello per ogni singolo pixel.
Il cervello umano funziona in modo simile. Se osserviamo qualcosa come un particolare paesaggio, sviluppa varie ipotesi sulla struttura di ciò che vede applicandole contemporaneamente come istruzioni operative, ad esempio per decidere il percorso migliore attraverso una determinata località.
Ricostruzione di un campo ondoso artificiale:in alto è mostrato il campo ondoso simulato dove il tempo scorre da sinistra a destra e la posizione posizionale è sull'asse verticale. Le onde sono generate da eventi casuali sui picchi delle strutture triangolari. La sezione centrale dell'immagine mostra i valori misurati per il campo superiore in alcune posizioni. La ricostruzione del campo basata solo su questi dati misurati, senza alcuna conoscenza preliminare delle dinamiche rilevanti, è mostrato di seguito. Anche la dinamica è stata ricostruita dai dati. Così, tutte le strutture fondamentali vengono effettivamente scoperte. Credito:© MPA
Il team di Enßlin ha utilizzato una scena generata artificialmente per dimostrare che NIFTy5 funziona davvero. Per fare questo, i ricercatori hanno creato un campo d'onda sul computer basato su eventi casuali, quindi lo hanno punteggiato con punti di misurazione frammentari che coprivano solo una parte dell'intero sistema di onde. Il programma ha quindi ricostruito l'intero campo d'onda dai dati senza alcuna conoscenza preliminare della dinamica delle onde, una comprensione di cui ha appreso.
Inoltre, NIFTy5 è diventato più veloce grazie a ulteriori innovazioni matematiche, compresa l'implementazione di un processo noto come "inferenza variazionale mediante Gauß metrico", che richiede molto meno spazio di memoria per il calcolo rispetto a prima.
"Questo non solo rende NIFTy5 più veloce dei suoi precursori, se la cava anche con dati di qualità inferiore, " spiega Enßlin. Questo, lui continua dicendo, può consentire di ridurre l'esposizione ai raggi X durante la tomografia computerizzata, pur mantenendo la stessa qualità dell'immagine.
NIFTy5 è già stato utilizzato per risolvere una serie di problemi di imaging astronomico. Una collaborazione pianificata con l'Università tecnica di Monaco potrebbe portare all'uso del software completo nella vita quotidiana.
