candidats. Cette image montre un échantillon des photos faites à la main de lentilles gravitationnelles que les astronomes ont utilisées pour entraîner leur réseau neuronal. Crédit :Enrico Petrillo, Université de Groningue
Un groupe d'astronomes des universités de Groningue, Naples et Bonn ont développé une méthode qui trouve des lentilles gravitationnelles dans d'énormes piles d'observations. La méthode est basée sur le même algorithme d'intelligence artificielle que Google, Facebook et Tesla ont utilisé ces dernières années. Les chercheurs ont publié leur méthode et 56 nouveaux candidats lentilles gravitationnelles dans le numéro de novembre de Avis mensuels de la Royal Astronomical Society .
Quand une galaxie est cachée derrière une autre galaxie, on peut parfois voir celui caché autour du système frontal. Ce phénomène est appelé lentille gravitationnelle, car il ressort de la théorie de la relativité générale d'Einstein qui dit que la masse peut courber la lumière. Les astronomes recherchent des lentilles gravitationnelles car elles aident à la recherche de la matière noire.
La chasse aux lentilles gravitationnelles est laborieuse. Les astronomes doivent trier des milliers d'images. Ils sont aidés par des bénévoles enthousiastes du monde entier. Jusque là, la recherche était plus ou moins conforme à la disponibilité de nouvelles images. Mais grâce à de nouvelles observations avec des télescopes spéciaux qui reflètent de grandes parties du ciel, des millions d'images sont ajoutées. Les humains ne peuvent pas suivre ce rythme.
Google, Facebook, Tesla
Pour faire face au nombre croissant d'images, les astronomes ont utilisé des « réseaux de neurones convolutifs ». Google a utilisé de tels réseaux de neurones pour remporter un match de Go contre le champion du monde. Facebook les utilise pour reconnaître ce qui se trouve dans les images de votre chronologie. Et Tesla a développé des voitures autonomes grâce aux réseaux de neurones.
Les astronomes ont entraîné le réseau de neurones à l'aide de millions d'images faites maison de lentilles gravitationnelles. Ensuite, ils ont confronté le réseau avec des millions d'images d'une petite partie du ciel. Ce patch avait une superficie de 255 degrés carrés. C'est un peu plus d'un demi pour cent du ciel.
Avec l'aide de l'intelligence artificielle, les astronomes ont découvert 56 nouveaux candidats lentilles de gravité. Sur cette photo se trouvent trois de ces candidats. Crédit :Carlo Enrico Petrillo, Université de Groningue
Candidats aux lentilles gravitationnelles
Initialement, le réseau de neurones a trouvé 761 candidats lentilles gravitationnelles. Après une inspection visuelle par les astronomes, l'échantillon a été réduit à 56. Les 56 nouvelles lentilles doivent encore être confirmées par les télescopes en tant que télescope spatial Hubble.
En outre, le réseau de neurones a redécouvert deux lentilles connues. Malheureusement, il n'a pas vu de troisième lentille connue. C'est une petite lentille et le réseau de neurones n'a pas encore été formé pour cette taille.
À l'avenir, les chercheurs veulent encore mieux entraîner leur réseau neuronal afin qu'il remarque les lentilles plus petites et rejette les fausses. L'objectif final est de supprimer complètement toute inspection visuelle.
Sondage kilométrique
Carlo Enrico Petrillo (Université de Groningue, Les Pays-Bas), premier auteur de la publication scientifique :« C'est la première fois qu'un réseau de neurones convolutifs est utilisé pour trouver des objets particuliers dans un relevé astronomique. Je pense que cela deviendra la norme puisque les futurs relevés astronomiques produiront une énorme quantité de données qui seront nécessaire d'inspecter. Nous n'avons pas assez d'astronomes pour faire face à cela.
Les données que le réseau neuronal a traitées, provenait de l'enquête Kilo-Degree. Le projet utilise le VLT Survey Telescope de l'Observatoire européen austral (ESO) sur le mont Paranal (Chili). La caméra panoramique qui l'accompagne, OmégaCAM, a été développé sous la direction néerlandaise.
