Simulare universi con strumenti di intelligenza artificiale è una sfida complessa e affascinante della cosmologia computazionale. Strutturare parametri per arrivare ad un modello che descriva il nostro universo e i suoi misteri. Il progetto CAMELS (Cosmology and Astrophysics with MachinE Learning Simulations) sta cercando di lavorare su una serie di parametri generali che aiutano a costruire e descrivere universi. Nella puntata di oggi entriamo nella cosmologia di precisione raccontando questo progetto tramite le voci del dott. Francisco Villaescusa-Navarro (Princeston University e Flatiron Institute) e della dott.ssa Valentina La Torre (Flatiron Institute).

Qui trovate una pubblicazione uscita sul The Astrophysical Journal che racconta anche le caratteristiche più tecniche del progetto (https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/abf7ba/meta). Qui c’è la pagina ufficiale del CAMELS project (https://www.camel-simulations.org/).

Nella seconda parte della puntata raccontiamo velocemente due novità arrivate da un indice utile per lo studio del rapporto tra cambiamento climatico e foreste (https://doi.org/10.1016/j.oneear.2021.06.002) e dallo studio dei buchi neri con una nuova pubblicazione su Nature (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03667-0).
Consiglio di lettura (https://www.adelphi.it/libro/9788845931659)

Nella copertina, realizzata da Sara Michielin, viene messa al centro l’idea di poter interpretare e tradurre, tramite la scoperta di dati e parametri e con l’aiuto dell’AI, i modelli alla base del nostro universo.

In studio: Gianluigi