Sintesi del progetto
GRAB-IT collega teoria della gravità in campo forte e osservazioni nei raggi X per trasformare le oscillazioni quasi periodiche (QPO) in parametri caratteristici della metrica spazio-temporale e delle interazioni con il settore oscuro delle sorgenti dei segnali. Fornisce strumenti automatici che predicono lo spettro X e confrontano i modelli con i dati osservativi.
Obiettivi
Il progetto si propone di costruire, a partire dai dati relativi ai QPO, una catena integrata che vada dal modello fisico, passando per la simulazione, per arrivare all’inferenza, in grado di stimare parametri di massa, spin e struttura del disco di accrescimento dei buchi neri e altre sorgenti compatte.
Problemi e necessità
Tecnologia sviluppata: Codici numerici e pipeline basate su Intelligenza Artificiale per modellare e analizzare segnali di oscillazione quasi periodica (QPO) generati da oggetti compatti come i buchi neri sorgenti di raggi X
Partner: Università di Napoli “Federico II”, INFN, INAF
Soluzioni sviluppate
Il progetto è stato in grado di migliorare la descrizione dei QPO migliorando i modelli relativistici relativi all’orbita dei corpi intorno a un buco nero, integrando eventuali variazioni nei dischi di accrescimento dovute all’interazione tra materia o energia oscura, all’influenza di plasmi magnetizzati e soluzioni di collasso alternative alla metrica di Kerr. Integrazioni che hanno reso possibile aumentare gli scenari da confrontare con i dati relativi ai QPO rivelati.
Impatti
Il progetto sviluppa software user-friendly per associare metrica delle sorgenti e interazioni con il settore oscuro con QPO e spettri, algoritmi supervisionati per l’individuazione dei segnali e caratterizzazione automatica, e un’infrastruttura numerica riusabile.
Settori di applicazione
Oltre all’astrofisica delle alte energie, le tecniche sviluppate sono rilevanti per i domini dell’Intelligenza Artificiale, il Future dell’HPC e la Data Science e in generale nei campi che richiedono modellazione, stima bayesiana e rilevamento di pattern in grandi dataset.
