L’intelligenza artificiale prevede la presenza di 300.000 meteoriti nell’Antartide

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Di Redazione Metropolitan

La ricerca di meteoriti nascosti in Antartide procede da diversi anni, ma solo l’evoluzione della tecnologia ha permesso agli scienziati di facilitare il lavoro. Grazie all’intelligenza artificiale, infatti, i ricercatori hanno creato una sorta di “mappa del tesoro” con oltre 300.000 meteoriti localizzati tra i ghiacci.

I ricercatori della Delft University con l’aiuto dell’intelligenza artificiale hanno calcolato dove trovare i meteoriti nascosti tra i ghiacci dell’Antartide

Un team della Delft University of Technology nei Paesi Bassi, affidatosi proprio all’intelligenza artificiale ha calcolato quanti meteoriti potrebbero esserci in Antartide. Dalla natura remota e inesplorata. Era noto come queste rocce dallo spazio cadessero e si accumulassero tra i ghiacci, conservandosi nel clima freddo e desertico del continente rimanendo indisturbati. Il numero, però, è sempre rimasto un mistero.

Con misurazioni satellitari relative alla temperatura, pendenza della superficie, riflesso del ghiaccio sui radar, e l’utilizzo del machine learning, i ricercatori hanno infine trovato alcune “zone calde” in cui ci potrebbe essere una maggiore probabilità di scovare alcuni tra gli oltre 300.000 meteoriti. Come spiegato dalla capogruppo Veronica Tollenaar:

“Attraverso le nostre analisi, abbiamo appreso che le osservazioni satellitari di temperatura, velocità del flusso di ghiaccio, copertura della superficie e geometria sono buoni predittori della posizione di aree ricche di meteoriti. Ci aspettiamo che la ‘mappa del tesoro’ sia precisa all’80%”.

Sul sito ufficiale è disponibile la mappa interattiva

La mappa interattiva è disponibile al pubblico sul sito ufficiale: where to catch a falling star che, tradotto, significa “Dove catturare una stella cadente”. Un nome perfetto per una nuova avventura tra i ghiacci e i meteoriti. Sul sito si possono trovare le zone più interessanti con tutti i dettagli del caso: la temperatura più elevata, la quantità di giorni senza neve, la dimensione dell’area interessata e la stazione scientifica più vicina.

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