Quando l’età di una stella è solo una supposizione ben vestita + test

• L’età di una stella sembra un fatto, ma spesso è una congettura
• L’elio, il parametro che nessuno sapeva misurare
• Precisione e accuratezza non sono la stessa cosa
• Come si ascoltano le vibrazioni di una stella
• L’apprendimento automatico nel ruolo di calcolatrice
• Una statistica che ammette di non sapere
• La rotazione, un altro indizio sicuro solo in apparenza
• A che serve a chi cerca pianeti fuori dal sistema solare
• In breve
• Cinque domande: pensi come un astrofisico dei dati? (test)

⇑L’età di una stella sembra un fatto, ma spesso è una congettura

Nelle banche dati l’età delle stelle compare come qualsiasi altra grandezza misurata: tanti miliardi di anni, con l’incertezza annessa. In astrofisica, però, quell’età non si legge da nessuno strumento: si deduce, confrontando le osservazioni con un modello di come una stella nasce, consuma il combustibile e invecchia. Se il modello parte da un’ipotesi sbagliata, il numero che ne esce resta preciso e continua a circolare come un fatto.

⇑L’elio, il parametro che nessuno sapeva misurare

Il punto debole di quei modelli ha un nome: l’elio. È il secondo elemento più abbondante dell’universo e decide la struttura interna di una stella, la sua temperatura, la sua luminosità e la durata della sua vita. Misurarlo è notoriamente difficile, così i modelli tradizionali si limitano a ipotizzarne il contenuto invece di ricavarlo dalle osservazioni: da quell’ipotesi nascono incertezze sistematiche.

Il progetto CartographY, finanziato dal Consiglio europeo della ricerca (CER) e coordinato da Guy Davies dell’Università di Birmingham, è nato per eliminare quella supposizione. «Una delle attività principali del progetto è stata quella di mappare e misurare l’elio interno delle stelle utilizzando l’asterosismologia, ovvero lo studio delle oscillazioni stellari», spiega il coordinatore.

⇑Precisione e accuratezza non sono la stessa cosa

Un risultato è preciso quando riporta molte cifre e un margine d’errore ridotto; è accurato quando è vicino al valore vero. Le due cose non vanno necessariamente insieme. «Incorporando le incertezze sistematiche direttamente nelle equazioni, ora siamo in grado di distinguere i dati stellari realmente ben vincolati da quelli che sembrano precisi solo perché sono state ignorate le imperfezioni del modello», osserva Davies.

⇑Come si ascoltano le vibrazioni di una stella

L’asterosismologia studia le oscillazioni che percorrono l’interno delle stelle e ne fanno variare la luminosità con ritmi regolari, dipendenti da com’è fatta la stella dentro. Da sole, però, non bastano. «Combinando dati astrosismici di alta qualità con la spettroscopia e l’astrometria, siamo riusciti a superare il limite di affidarci a un unico insieme fisso di ipotesi», racconta Davies: le tre tecniche insieme permettono di dedurre massa, raggio, età e contenuto di elio, quantificando allo stesso tempo le incertezze.

⇑L’apprendimento automatico nel ruolo di calcolatrice

Per confrontare osservazioni e teoria il gruppo ha costruito griglie di modelli di evoluzione stellare, che mostrano come masse, abbondanze di elio e ipotesi sul mescolamento interno diversi cambino ciò che si vede da fuori. Il calcolo è enorme: emulatori addestrati con l’apprendimento automatico riproducono in fretta i modelli dettagliati e rendono praticabile un’analisi che altrimenti resterebbe sulla carta.

⇑Una statistica che ammette di non sapere

Sopra gli emulatori il gruppo ha messo modelli gerarchici bayesiani, che studiano popolazioni stellari intere anziché una stella alla volta e fanno emergere andamenti d’insieme, come il variare dell’elio rispetto agli altri metalli. «Anziché scegliere il modello che presenta l’incertezza formale minore, questo metodo individua quali modelli siano effettivamente meglio supportati dai dati osservazionali», sintetizza Davies.

«Uno dei risultati chiave del progetto è stata la capacità di determinare l’età delle stelle in modo più accurato e coerente. Anziché chiedersi quale sia l’età di una stella sulla base di un unico modello rigido e potenzialmente imperfetto, CartographY valuta quanto tale età rimanga valida nei diversi modelli plausibili di evoluzione stellare», aggiunge il coordinatore.

⇑La rotazione, un altro indizio sicuro solo in apparenza

Anche la velocità con cui una stella ruota viene usata come orologio. CartographY ha però mostrato che le conoscenze sull’evoluzione della rotazione sono meno certe del previsto, e applicare in modo troppo rigido un modello sbagliato rischia di distorcere le età dedotte. Il gruppo lavora quindi a validare quelle teorie dentro lo stesso quadro bayesiano, invece di darle per buone.

⇑A che serve a chi cerca pianeti fuori dal sistema solare

La caccia agli esopianeti dipende dalle stelle che li ospitano: quasi tutto ciò che si sa di un pianeta lontano passa attraverso i parametri della sua stella. La missione PLATO dell’Agenzia spaziale europea fornirà dati proprio su stelle con pianeti, e un metodo che dichiara i limiti di ciò che sa diventa uno strumento di lavoro.

• l’età di un pianeta si ricava dall’età della sua stella, quindi eredita anche il suo errore;
• massa e raggio stellari entrano nel calcolo della massa e del raggio del pianeta;
• sapere se un sistema è giovane o maturo cambia le ipotesi sulla sua storia;
• un’incertezza dichiarata onestamente evita conclusioni costruite su basi fragili.

⇑In breve

CartographY ha sostituito un’ipotesi comoda con una misura: l’elio interno delle stelle, ricavato dalle loro oscillazioni e unito a spettroscopia e astrometria. Attorno a quella misura ha costruito emulatori di apprendimento automatico e modelli bayesiani gerarchici che non nascondono le proprie incertezze. Visto da qui, il mestiere dell’astrofisico somiglia meno a un telescopio e più a un lavoro di statistica e programmazione.

⇑Cinque domande: pensi come un astrofisico dei dati? (test)