L’astronomia è entrata nell’era dei Big Data grazie all’avvento di strumenti di nuova generazione, sia terrestri che spaziali, in grado di effettuare survey dell’intera volta celeste dai raggi gamma alle bande radio. In questo scenario, l’Intelligenza Artificiale (AI) rappresenta una risorsa chiave, poiché consente l’analisi e l’interpretazione efficiente di vaste quantità di dati astronomici complessi che i metodi tradizionali faticherebbero a gestire. Sfruttando le tecniche di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), l’AI può accelerare le scoperte, svelare pattern nascosti ed estrarre informazioni significative dalla mole massiccia di dati prodotta da telescopi moderni, simulazioni e missioni spaziali.
Nell’ultimo decennio, l’INAF è stato profondamente coinvolto e ha investito significativamente nella progettazione e nello sviluppo di grandi progetti astronomici, quali SKA e precursori, CTA, Euclid, Vera-Rubin, ELT, Gaia e altri. In questo contesto, promuovere e potenziare le competenze di AI all’interno della comunità INAF è essenziale non solo per affrontare le sfide tecnologiche, scientifiche e di analisi dati poste da questi progetti, ma anche per rafforzare il ruolo dell’INAF in queste collaborazioni internazionali.
Infatti, durante le visite condotte negli ultimi mesi dall’USCC presso le varie sedi INAF, è emerso un forte interesse della comunità verso le tecniche di AI. Questo interesse ci ha spinto a proporre un nuovo gruppo tematico dedicato a questo argomento.
Il gruppo si è formato a seguito di una tavola rotonda di avvio tenutasi il 12 luglio 2024, durante la conferenza ML4ASTRO2, dove i ricercatori INAF interessati si sono riuniti per discutere idee e proposte riguardanti gli obiettivi e lo sviluppo del gruppo.
Obiettivi
L’obiettivo primario del gruppo tematico “AI in Astronomy” è facilitare la condivisione di conoscenze, esperienze e buone pratiche, fornire supporto e promuovere la collaborazione tra i ricercatori INAF che utilizzano o intendono utilizzare tecniche di ML/DL nelle loro ricerche. Inoltre, il gruppo mira a favorire sinergie tra diversi ambiti astrofisici in cui uno specifico approccio di ML/DL possa fungere da elemento di collegamento.
Mettendo a sistema le proprie competenze, il gruppo si propone di aiutare i membri a identificare soluzioni idonee per problemi specifici e ad affrontare le sfide legate all’applicazione di modelli di AI in astronomia: dalla preparazione e pre-elaborazione dei dati allo sviluppo, addestramento, test, ottimizzazione e implementazione dei modelli.
Il gruppo può inoltre incoraggiare sinergie tra le varie sedi INAF per diversi scopi, tra cui:
Sviluppo collaborativo di software o dataset;
Studio di tecnologie emergenti;
Produzione di pubblicazioni congiunte;
Organizzazione periodica di workshop, scuole e conferenze per promuovere la condivisione delle conoscenze e la formazione all’interno della comunità;
Creazione di una massa critica per la preparazione di proposte per bandi europei e nazionali, o progetti INAF (es. Grant per Large Project, Tecnologia o Analisi Dati);
Discussione e promozione di opportunità di reclutamento, percorsi di carriera e progressioni — dal dottorato alle posizioni di staff — all’interno dell’INAF per specialisti di AI e analisti di dati.
Promotori del gruppo
Simone Riggi (INAF-OACT)
Giuliano Taffoni (INAF-OATS)
Membri
| INAF Institute | Members |
| INAF OATs | Giuliano Taffoni |
| INAF OA Brera | Marco Landoni |
| INAF OACT | Simone Riggi Federico Incardona Cristobal Bordiu Ugo Becciani Filomena Bufano Eva Sciacca Francesco Schillirò Thomas Cecconello Mauro Imbrosciano Marco Sortino Farida Farina |
| IRA | Nicolò Antonietti Chiara Stuardi Claudio Gheller |
| INAF OAA | Alessio Turchi Guido Agapito Giuseppe Germano Sacco Fabio Rossi Francesco Belfiore |
| INAF OAS | Nicolò Parmiggiani Ambra Di Piano Andrea Bulgarelli Cristiano Fanelli Lorenzo Monti Tatiana Muraveva |
| INAF OAPa | Giovanni Peres |
| INAF IASF-Mi | Lorenzo Piga Eleonora Villa Susanna Bisogni Adriana Gargiulo Carmelita Carbone Mario Pasquato |
| INAF IASF-Pa | Antonio Pagliaro |
| UNICt | Giuseppe Puglisi |
| UNINa | Nicola Napolitano |
| INAF Astronomical Observatory of Capodimonte | Stefano Cavuoti Giuseppe Riccio Giuseppe Angora Ylenia Maruccia Giuseppe Sarracino |
| INAF Osservatorio d’Abruzzo | Stefano Di Frischia |
| OA Cagliari | Alessandro Cabras |
Informazioni di contatto
Tutti gli interessati, inclusi coloro che non sono esperti nel campo, sono i benvenuti nel gruppo, sia come partecipanti che come organizzatori di iniziative ed eventi.
Per unirsi al gruppo o per ulteriori informazioni, si prega di contattarci al seguente indirizzo email:
usc8-ai@inaf.it