Dalla luce delle supernovae, una traccia più nitida dell’Universo

Le supernovae aiutano gli astronomi a misurare come l’Universo si espande nel tempo, ma leggere correttamente questo segnale non è semplice: la luce che arriva a noi è influenzata da molteplici fattori che rendono misure precise molto difficili. In un nuovo studio pubblicato su Nature Astronomy, Konstantin Karchev e Roberto Trotta della SISSA insieme a Raúl Jiménez dell’Università di Barcellona introducono CIGaRS (Combined inference and galaxy-related standardisation), un metodo basato sull’intelligenza artificiale e le reti neurali per separare gli effetti intrinseci sulla luminosità di queste esplosioni stellari da quelli ambientali, come polvere interstellare e l’espansione dell’universo, permettendo di estrarre molte più informazioni senza bisogno di dati aggiuntivi, come le analisi dello spettro.