Un team di ricercatori ha utilizzato un algoritmo di machine learning per identificare il cratere marziano di origine di un meteorite trovato sulla Terra, offrendo nuove intuizioni sulle origini del nostro vicino planetario.
Con i nuovi telescopi più avanzati che entrano in funzione quasi ogni anno, la quantità di dati che gli astronomi riescono a raccogliere è incredibile: il termine petabyte è diventato più comune nel mio uso di quanto non lo sia mai stato prima. E con tutti questi nuovi dati, viene lo stesso vecchio problema di elaborarli tutti. Questo problema è uno dei motivi per cui i progetti di scienza comunitaria sono diventati popolari negli ultimi due decenni. Avevamo semplicemente bisogno di più occhi per trovare oggetti come gli esopianeti e le supernovae.
E mentre i progetti di scienza comunitaria rimangono popolari, uno degli argomenti più caldi nella ricerca oggi sembra essere l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Ciò non significa che i ricercatori umani stiano diventando obsoleti, ma l'apprendimento automatico può liberare quei ricercatori per compiti meno banali che fissare migliaia di curve di luce o immagini di rocce. Ora, invece, possono prendere le migliori opzioni dai risultati dell'apprendimento automatico e, in sostanza, rileggerli.
In un nuovo articolo pubblicato su Nature Communications, un team di ricercatori ha utilizzato un algoritmo per determinare l'origine di un meteorite marziano. Quando dico 'origine', intendo il vero cratere da cui il meteorite proviene da Marte. Sorprendente, vero? Il meteorite è catalogato come NWA 7034 e noto informalmente come 'Black Beauty'. È una roccia marziana brecciata, il che significa che contiene frammenti acuti e angolari di diversi tipi di roccia cementati insieme. Per quelli interessati alla geologia, questa definizione rende questo meteorite una roccia sedimentaria.
La natura sedimentaria è ciò che rende Black Beauty insolita e speciale: è l'unica roccia marziana brecciata disponibile per noi da studiare qui sulla Terra. Per comprendere l'origine di Black Beauty, il team di Lagain ha sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico in grado di analizzare una grande quantità di immagini planetarie ad alta risoluzione di Marte per trovare crateri da impatto. L'algoritmo ha utilizzato più livelli di dati raccolti su Marte con una varietà di missioni per determinare dove questo particolare tipo di roccia potrebbe essere trovato e alla fine ha identificato il cratere esatto, ora chiamato informalmente Karratha. Lagain spiega l'importanza della scoperta, affermando: Trovare la regione da cui proviene il meteorite 'Black Beauty' è fondamentale perché contiene i frammenti marziani più antichi mai trovati, con un'età di 4,48 miliardi di anni, e mostra somiglianze tra la crosta marziana molto vecchia, con un'età di circa 4,53 miliardi di anni, e gli attuali continenti terrestri. La regione che identifichiamo come fonte di questo unico campione di meteorite marziano costituisce un vero e proprio tesoro.