Astronomie : des scientifiques commencent à utiliser l’IA pour détecter des anomalies spatiales

Les télescopes spatiaux, tels que le vénérable Hubble et le JWST, génèrent d’immenses quantités de données. Les scientifiques ont donc recours à l’IA pour faire le tri et déceler des anomalies astronomiques.

L’intelligence artificielle est utilisée dans de nombreux domaines, y compris la recherche spatiale. Sur Mars, par exemple, une IA surpuissante a permis de découvrir une molécule capable de produire de l’oxygène sur place. Mais l’IA peut également être utilisée pour analyser l’espace profond. Un modèle d’IA a par exemple permis de découvrir un astéroïde « potentiellement dangereux ». Cette fois, l’intelligence artificielle est employée pour fouiller dans les immenses quantités de données récoltées par plusieurs appareils d’observation, tels que les télescopes spatiaux Hubble et James Webb, qui auraient découvert des traces de vie extraterrestre.

Avec le temps, la quantité de données accumulées par ces observatoires est considérable. Il devient donc difficile pour les scientifiques eux-mêmes de faire le tri. « Les observations archivées du télescope Hubble couvrent désormais 35 ans, offrant un véritable trésor de données où des anomalies astrophysiques peuvent être découvertes », écrivent David O’Ryan et Pablo Gomez, du European Space Astronomy Centre (ESAC) de l’ESA.

« L’IA peut améliorer le rendement scientifique »

À titre d’exemple, l’Observatoire Vera Rubin, actuellement en construction, produira près de 20 téraoctets de données brutes chaque nuit. L’appareil nécessitera d’ailleurs une structure dédiée pour traiter ces données. Le James Webb Space Telescope (JWST) génère environ 57 Go par jour.

« Les archives astronomiques contiennent d’énormes quantités de données inexploitées qui pourraient receler des phénomènes cosmiques rares et scientifiquement précieux », ajoutent les scientifiques. « Nous utilisons de nouvelles méthodes semi-supervisées pour extraire ces objets du Hubble Legacy Archive. »

C’est donc là que l’IA intervient. Baptisée AnomalyMatch, celle-ci est capable de traiter en quelques jours une centaine de millions d’images. L’IA a ainsi pu analyser pas moins de près de 100 millions d’images extraites du Hubble Legacy Archive, qui couvre environ 35 ans d’observations.

Et le moins que l’on puisse dire, c’est que cette initiative a payé. En effet, l’IA a pu découvrir pas moins de 1 400 objets potentiellement anormaux, telles que des galaxies en interaction ou en fusion, des lentilles gravitationnelles ou encore des galaxies-méduses.

« C’est une démonstration puissante de la façon dont l’IA peut améliorer le rendement scientifique des ensembles de données archivés », ajoute Pablo Gomez. « La découverte d’autant d’anomalies non documentées dans les données de Hubble souligne le potentiel de ces outils pour les futures enquêtes astronomiques. »

Source : universetoday