Deux galaxies en train de fusionner. Crédit :NASA/ESA/Hubble
Lorsque deux galaxies fusionnent, il y a de brèves périodes de baby-boomers stellaires. Un groupe d'astronomes dirigé par Lingyu Wang (SRON Netherlands Institute for Space Research) a maintenant utilisé un échantillon de plus de 200, 000 galaxies pour confirmer que les fusions de galaxies sont le moteur des sursauts stellaires. C'est la première fois que des scientifiques utilisent l'intelligence artificielle dans une étude de fusion de galaxies. Les résultats sont publiés dans Astronomie &Astrophysique le 21 octobre.
L'une des questions les plus urgentes en astronomie est de savoir comment et quand les étoiles se sont formées dans les galaxies. L'univers contient des centaines de milliards de galaxies, et ils se présentent sous de nombreuses formes et formes. Prendre, par exemple, la Galaxie Sombrero, la galaxie de l'œil noir, la Galaxie Whirlpool ou notre propre Voie Lactée, s'étendant sur tout le ciel. Chacun abrite des centaines de milliards d'étoiles. Comment et quand toutes ces étoiles ont-elles émergé sur la scène cosmique ?
Une hypothèse populaire parmi les astrophysiciens est que les fusions de galaxies vont de pair avec de courtes phases d'éclatement d'étoiles et une augmentation d'environ un facteur deux de la formation d'étoiles sur toute la durée de la fusion. Les fusions produiraient des ondes de choc dans le gaz interstellaire, déclenchant d'importants baby-boomers d'étoiles. Les astronomes, dont le premier auteur William Pearson et le co-auteur Floris van der Tak, ont maintenant confirmé cette théorie en analysant un nombre record de plus de 200, 000 galaxies. Ils ont trouvé jusqu'à deux fois plus d'éclats d'étoiles dans les galaxies en fusion que dans les galaxies simples.
Exemple de deux galaxies en fusion qui ont été identifiées par l'IA dans cette étude. Crédit :SRON Institut néerlandais de recherche spatiale
L'apprentissage en profondeur
Parce que leur base de données était si grande, l'équipe a construit un algorithme d'apprentissage en profondeur qui a appris à identifier les galaxies en fusion. Pearson dit, "L'avantage de l'intelligence artificielle est qu'elle améliore la reproductibilité de notre étude car l'algorithme est cohérent dans ses définitions d'une fusion. Aussi, c'est une bonne préparation pour les prochains relevés qui imageront des milliards de galaxies. Ensuite, vous avez inévitablement besoin d'IA. Même les projets de science citoyenne tels que Galaxy Zoo ne peuvent pas gérer ces chiffres. »
C'est la première fois que des astronomes utilisent l'IA dans une étude de fusion. "C'est une étape importante dans le sens où l'IA jouera un rôle de plus en plus important dans notre domaine, " dit Wang. " Mais nous devons garder à l'esprit que la puissance de l'IA est limitée à la façon dont elle est entraînée. Si nous lui donnons une définition erronée d'une fusion de galaxies, alors il ne fera pas son travail correctement."
