IA per la ricerca di vita extraterrestre
Un esperimento proof-of-concept per rilevare segnali alieni usando reti neurali convoluzionali (CNN).
Ecco come: genera segnali sintetici con rumore naturale (distribuzione gaussiana) e firme aliene (pattern sinusoidali caratteristici); addestra una CNN 1D, formata da 7.745 neuroni, per distinguere i due tipi di segnali e visualizza la loro classificazione con la percentuale di predizione.
L’architettura è costituita da una CNN leggera (2 strati convoluzionali) ottimizzata per sfruttare i CUDA core delle schede grafiche NVIDIA mediante l’utilizzo di tensori e il calcolo parallelo.
Nonostante la relativa semplicità del modello, i risultati sono stati molto promettenti, ottenendo un’accuratezza > 95% su dati sintetici con un tempo di training < 2 minuti su RTX GeForce 3060 (3.584 CUDA core), con le classificazione analizzabili visivamente o, come si dice in gergo, per ispezione visiva.
Perché tutto ciò è rilevante?
Dimostra, in modo semplificato, come il Deep Learning possa essere applicato alla radioastronomia, offrendo:
Un esperimento proof-of-concept per rilevare segnali alieni usando reti neurali convoluzionali (CNN).
Ecco come: genera segnali sintetici con rumore naturale (distribuzione gaussiana) e firme aliene (pattern sinusoidali caratteristici); addestra una CNN 1D, formata da 7.745 neuroni, per distinguere i due tipi di segnali e visualizza la loro classificazione con la percentuale di predizione.
L’architettura è costituita da una CNN leggera (2 strati convoluzionali) ottimizzata per sfruttare i CUDA core delle schede grafiche NVIDIA mediante l’utilizzo di tensori e il calcolo parallelo.
Nonostante la relativa semplicità del modello, i risultati sono stati molto promettenti, ottenendo un’accuratezza > 95% su dati sintetici con un tempo di training < 2 minuti su RTX GeForce 3060 (3.584 CUDA core), con le classificazione analizzabili visivamente o, come si dice in gergo, per ispezione visiva.
Perché tutto ciò è rilevante?
Dimostra, in modo semplificato, come il Deep Learning possa essere applicato alla radioastronomia, offrendo:
- Automazione dell'analisi dei segnali
- Rilevamento di pattern non lineari
- Scalabilità su grandi dataset
Le sfide aperte su cui lavorerò in futuro sono:
- Miglioramento della rilevazione di segnali deboli
- Implementazione di altre feature
- Sperimentazione con dataset reali