Missioni Spaziali? Ci pensa l’AI

(cod. P_0422) 

A cura del Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Con:

Laura Inno, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Alessandra Rotundi, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Ivano Bertini, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Paola Di Donato, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Gaetana Napolitano, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Giampaolo Ferraioli, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Alice Maria Piccirillo, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Luca Tonietti, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Stefano Fiscale, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Antonio Vanzanella, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Vincendo Della Corte, INAF_Osservatorio Astronomico di Capodimonte

Elena Martellato, INAF_Osservatorio Astronomico di Padova

Lo sfruttamento di tecniche basate sull’Intelligenza Artificiale (IA) è oggi uno strumento indispensabile per garantire il successo delle grandi imprese, incluso missioni spaziali! Questo è il caso, ad esempio, delle due missioni ESA, Comet Interceptor (CI) e PLATO, nelle quali il nostro gruppo di ricerca è direttamente coinvolto, che, pur avendo obiettivi scientifici diversi – una studierà una cometa primordiale, l’altra cercherà sistemi planetari potenzialmente abitabili- hanno in comune il fatto che il loro successo dipende dalla possibilità di analizzare rapidamente una grande quantità di dati. L’IA offre un supporto essenziale per l’analisi rapida delle immagini, compreso quelle di telerivelamento prese dai satelliti orbitali per la sorveglianza ambientale del nostro pianeta. Nel nostro gruppo, abbiamo sviluppato numerosi software di machine learning applicabili a diversi casi di interesse spaziale. L’iniziativa si propone di divulgare le attività di ricerca portate avanti dal nostro gruppo in questi ambiti. Cosa aspetti? Passa da noi!