étoiles machine learning

L’intelligence artificielle révèle les origines des étoiles et des planètes

Une intelligence artificielle a permis de découvrir plus de 2000 proto-étoiles en analysant les données du télescope Gaia. Cette découverte pourrait permettre de mieux comprendre les mystères des origines des étoiles de notre galaxie…

Et si l’intelligence artificielle aidait à percer les mystères du cosmos ? En analysant les données du télescope Gaia, une IA a identifié plus de 2000  » proto-étoiles «  : de jeunes étoiles en cours de formation qui pourraient contenir de précieux indices quant aux origines des étoiles de notre Voie Lactée.

Auparavant, seule une centaine de ces étoiles avaient été répertoriées. Pourtant, c’est sur les connaissances accumulées en étudiant ces quelques astres que les recherches sur la formation des étoiles ont pu être effectuées.

Cette formidable avancée réalisée grâce au Machine Learning pourrait donc permettre de bien mieux comprendre comment naissent les étoiles. Le projet a été mené par Miguel Vioque, chercheur à l’Université de Leeds, et les résultats ont été publiés dans le journal  » Astronomy and Astrophysics « .

L’équipe de chercheurs s’est penchée sur les étoiles de type  » Herbig Ae/Be «  : des étoiles en cours de formation dont la masse est au minimum deux fois celle du soleil. Elles sont aussi impliquées dans la naissance des autres étoiles.

Pour mener à bien leur étude, ils ont exploité les vastes quantités de données astronomiques collectées par le télescope Gaia lancé en 2013. Ces données ont permis de déterminer les distances pour environ un milliard d’étoiles, soit près d’un pour cent du total présumé pour notre galaxie.

Les chercheurs ont ensuite nettoyé ces données et les ont réduits à un sous-ensemble d’environ 4,1 millions d’étoiles susceptibles de contenir les proto-étoiles recherchées. L’IA a parcouru ces données et généré une liste de 2226 étoiles avec environ 85% de chances d’être des proto-étoiles Herbig Ae/Be.

L’intelligence artificielle permet de donner sens aux données collectées par Gaia

Les résultats de l’IA ont ensuite été validés par Mr Vioque et ses collègues en étudiant 145 des étoiles identifiées dans les observatoires situés en Espagne et au Chili. Ils ont pu mesurer le spectre lumineux en provenance des étoiles. Ceci a permis de confirmer que les prédictions effectuées par l’IA étaient correctes.

L’une des étoiles ciblées est connue sous le nom de Gaia DR2 428909457258627200. Elle est située à 8500 années-lumière et présente une masse équivalente à 2,3 fois celle du soleil. Sa température est de 9400 degrés Celsius, contre 5500 degrés Celsius pour le soleil.

Enfin, son rayon est deux fois supérieur à celui du soleil. Elle existe depuis six millions d’années, ce qui signifie qu’il s’agit d’une jeune étoile toujours en cours de formation.

Selon Mr Vioque, les outils IA sont nécessaires pour donner sens aux données générées par Gaia. En combinant les nouvelles technologies, il est possible de révolutionner la compréhension de notre galaxie. À ses yeux, il s’agit de  » l’ouverture d’un nouveau chapitre très excitant pour l’astronomie « .

De même, le professeur René Oudmaijer, de la School of Physics and Astronomy de Leeds, qui a supervisé l’étude, estime que cette recherche est  » un excellent exemple de la façon dont l’analyse du Big Data collecté par les instruments scientifiques modernes comme le télescope Gaia formeront le futur de l’astrophysique « …