fbpx Stelle: un brusco crollo demografico | Page 3 | Scienza in rete

Stelle: un brusco crollo demografico

Primary tabs

Read time: 1 min

Un team internazionale di astronomi, ricostruendo come è cambiato il ritmo di formazione di nuove stelle nel corso della storia dell'Universo, ha scoperto che oggi ci troviamo in presenza di un autentico crollo demografico.

Estrapolando i dati raccolti utilizzando i telescopi UKIRT, VLT e Subaru, David Sobral (Leiden University) e collaboratori hanno scoperto che la metà delle stelle oggi esistenti nell'Universo si sono formate tra i 9 e gli 11 miliardi di anni fa. A quel boom di nascite, però, è seguita una crescita demografica via via sempre più lenta: per far nascere l'altra metà delle stelle in circolazione, infatti, ci sono voluti ben 9 miliardi di anni. Secondo i ricercatori, che hanno potuto disporre di una quantità di dati dieci volte maggiore di quella disponibile finora per analisi analoghe, il ritmo attuale di produzione stellare si è ridotto di ben 30 volte rispetto al suo valore massimo.

Benché la cosa ben difficilmente potrà riguardarci direttamente, il futuro dell'Universo appare sempre più buio. Nello studio, di prossima pubblicazione su Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, si suggerisce infatti che, di questo passo, verrà prodotto nell’Universo solamente un ulteriore 5% di nuove stelle. "Viviamo in un Universo di stelle vecchie - ha sottolineato Sobral - e non ci deve ingannare il fatto che la nostra Galassia è ancora particolarmente attiva nella formazione stellare."

Royal Astronomical Society - Research paper

Autori: 
Sezioni: 
Universo

prossimo articolo

LLM e ricerca scientifica: opportunità, rischi e controlli

disegno di ricercatore al computer

Come integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità? Gli LLM sono utili quando velocizzano lavoro ripetitivo e preparatorio. Diventano rischiosi quando il loro output entra direttamente nel processo di validazione o nella decisione scientifica. La questione da porre non è se ma come integrarli nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità.

Immagine di copertina realizzata con ChatGPT

Nel discorso pubblico, intelligenza artificiale e Large Language Model (LLM) vengono spesso usati come sinonimi. Non lo sono. L'IA è il campo più ampio che comprende tecniche diverse — dai sistemi simbolici all'apprendimento automatico, dalla visione artificiale alla robotica, fino ai modelli generativi. Gli LLM sono una classe specifica di questi sistemi: modelli addestrati su grandi quantità di testo e, sempre più spesso, di dati multimodali, capaci di produrre risposte linguisticamente plausibili, codice, sintesi, classificazioni e proposte operative.