La NASA accelera l’interesse degli scienziati verso le GPU, fronteggiando un flusso di dati dai nuovi telescopi.

NASA accelera il lancio del nuovo telescopio spaziale

*Nel settembre 2026 – otto mesi prima della data prevista – NASA invierà in orbita terrestre il nuovo telescopio “Nancy Grace Roman” (RST). Durante la sua missione raccoglierà circa 20 000 TB di dati. Questa è una quantità enorme, che insieme ai flussi provenienti da altri osservatori creerà una domanda crescente di processori grafici (GPU), necessari per l’elaborazione.*

Come RST si inserisce nell’ecosistema moderno delle osservazioni
OsservatorioPeriodo di attivitàVolume giornaliero di datiRST2026–…20 000 TB (totale)James Webb a partire dal 2021 57 GB al giornoVera C. Rubin Observatory 2026 e oltre ~20 TB per notteHubble fino al 2000 x1–2 GB al giorno
*Il confronto mostra che RST produrrà quasi mille volte più dati di “Hubble”. Ciò conferma la transizione degli astronomi verso l’elaborazione GPU: l’analisi manuale non riesce più a gestire i volumi.*

Figure chiave e il loro contributo
- Brant Robertson – astrofisico dell'Università della California, Santa Cruz.

- Lavora con dati di missioni da oltre 15 anni, collaborando con Nvidia.

- Passaggio dalle simulazioni di supernove allo sviluppo di strumenti per l’analisi dei flussi di dati.

- Ryan Hausen – ex dottorando di Robertson.

- Insieme hanno creato il modello di deep learning *Morpheus* per il riconoscimento delle galassie in grandi set di dati.

Dalle reti convoluzionali ai trasformatori
*Morpheus, inizialmente basato su reti neurali convoluzionali, ora passa all’architettura dei trasformatori – la stessa tecnologia alla base dei modelli linguistici moderni. Ciò consentirà di elaborare molteplici volte più cielo in un singolo passaggio.*

IA generativa e miglioramento delle osservazioni terrestri
- Vengono sviluppati modelli generativi, addestrati su dati spaziali, che correggono le distorsioni atmosferiche delle immagini della Terra.

- Poiché il lancio di uno specchio da otto metri in orbita rimane tecnicamente complesso, l’elaborazione software diventa la soluzione migliore.

Sfide finanziarie
*Robertson osserva la crescita della domanda di GPU:*

> “Le persone vogliono utilizzare IA e apprendimento automatico, e le GPU sono lo strumento unico per questo. Le università sono cauti nei confronti dei rischi dovuti alle risorse limitate, ma è necessario mostrare la direzione dello sviluppo.”

Il National Science Foundation (NSF) ha finanziato la creazione di un cluster GPU all’università, tuttavia l’attrezzatura si obsoleva rapidamente. Nel frattempo l’amministrazione del presidente degli Stati Uniti prevede di ridurre il bilancio NSF del 50 %, il che potrebbe rendere più difficile le ricerche future.

Conclusione:

Il lancio di RST a settembre 2026 sarà un evento chiave per l’astronomia, aprendo nuovi orizzonti nell’analisi dei dati. Parallelamente si sviluppano modelli IA e soluzioni cloud GPU, ma i vincoli finanziari richiedono ai ricercatori creatività ed efficienza nell’utilizzo delle risorse.