Science

Une IA permet désormais de révéler la véritable forme des galaxies lointaines

Des astronomes japonais ont développé une intelligence artificielle (IA) dont le rôle est d’aider à cartographier les galaxies lointaines. L’outil permet d’affiner les images cosmiques en éliminant l’effet de la gravité sur les observations.

On nous a toujours appris que dans le vide, la lumière se déplace en ligne droite. Certes, c’est vrai pour la plupart des situations sur notre planète, mais la réalité est tout à fait différente à l’échelle cosmique. Selon la théorie de la relativité générale d’Albert Einstein, la gravité est une déformation dans le tissu de l’espace-temps.

Le champ gravitationnel des objets massifs affecte donc le continuum espace-temps. Pour cette raison, il est probable que les lumières stellaires que nous pouvons observer sur Terre aient été déviées, dans une certaine mesure, par la gravité de structures massives telles que les galaxies. Ce phénomène est connu sous le nom de lentille gravitationnelle.

Une intelligence artificielle pour contourner les limites imposées par les lentilles gravitationnelles

Comme le note Big Think, le problème avec les lentilles gravitationnelles est qu’elles rendent difficile l’observation d’objets lointains. À très grande distance, les images prises par les télescopes sont souvent déformées par la force gravitationnelle des galaxies et d’autres corps massifs.

Ce « bruit de forme » constitue un frein majeur dans la recherche sur les grandes structures de l’univers telles que les galaxies. C’est pour cette raison que des scientifiques de l’Observatoire national d’astronomie du Japon (NAOJ) à Tokyo ont développé une intelligence artificielle chargée de reconstituer la véritable forme des galaxies lointaines.

Le supercalculateur d’astronomie le plus puissant au monde sollicité

Selon l’article qui détaille la recherche dans les Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, l’intelligence artificielle nouvellement créée est capable de supprimer le bruit indésirable dans les données pour générer une vue plus nette de la véritable forme des objets lointains. Au cours des essais, les astronomes japonais ont utilisé ATERUI II, le supercalculateur d’astronomie le plus puissant au monde, ainsi que des données factices et réelles fournies par le télescope Subaru.

Grâce à un réseau accusatoire génératif (GAN), leur IA a appris à détecter des détails qui étaient auparavant difficiles, voire impossibles à observer.

Des cartes proches de la réalité

Notons que le GAN mis au point par les astronomes japonais repose sur deux réseaux distincts: le premier génère une image d’une carte de lentille sans bruit, tandis que le second compare le rendu à la vraie carte de lentille sans bruit, marquant ensuite les images créées comme fausses. En utilisant cette approche pour analyser un grand nombre de paires de cartes avec et sans interférences, les deux réseaux sont entraînés. Cela a permis de créer des cartes proches des vraies.

« Cette étude montre les avantages de combiner différents types de recherche : observations, simulations et analyse de données d’IA », a expliqué le chef de l’équipe, Masato Shirasaki. « En cette ère des mégadonnées, nous devons dépasser les frontières traditionnelles entre les spécialités et utiliser tous les outils disponibles pour comprendre les données. Si nous y parvenons, cela ouvrira de nouveaux domaines en astronomie et dans d’autres sciences », a-t-il ajouté.


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Marc Odilon

J'ai rejoint Neozone en 2020. Avant de me lancer dans la rédaction web en 2014, j'ai suivi des études universitaires en gestion d'entreprise et en commerce international. Mon baccalauréat technique en mécanique industrielle m'a permis de me familiariser avec l'univers de la tech. Installateur de panneaux solaires et électronicien autodidacte, je vous fais découvrir tous les jours les principales actualités des nouvelles technologies. Curieux de nature et grand amoureux du web, je suis un rédacteur polyvalent et ma plume n'a pas de limites. Quand je ne travaille pas, je fais du jogging !

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