Une image spatiale au sol d'un candidat à la lentille identifié dans l'étude (à gauche), et une image du télescope spatial Hubble confirmant l'objectif (à droite). Crédit : Enquête sur l'héritage des caméras à énergie noire, Le télescope spatial Hubble
Comme des boules de cristal pour les mystères les plus profonds de l'univers, les galaxies et autres objets spatiaux massifs peuvent servir de lentilles à des objets et phénomènes plus éloignés le long du même chemin, courber la lumière de manière révélatrice.
La lentille gravitationnelle a été théorisée pour la première fois par Albert Einstein il y a plus de 100 ans pour décrire comment la lumière se courbe lorsqu'elle passe devant des objets massifs comme les galaxies et les amas de galaxies.
Ces effets de lentille sont généralement décrits comme faibles ou forts, et la force d'une lentille se rapporte à la position et à la masse d'un objet et à la distance de la source lumineuse qui est lentille. Les lentilles fortes peuvent avoir 100 milliards de fois plus de masse que notre soleil, faire grossir et diviser la lumière provenant d'objets plus éloignés sur le même chemin, par exemple, en plusieurs images, ou pour apparaître comme des arcs ou des anneaux dramatiques.
La principale limitation des lentilles gravitationnelles fortes a été leur rareté, avec seulement quelques centaines confirmées depuis la première observation en 1979, mais ça change... et vite.
Une nouvelle étude menée par une équipe internationale de scientifiques a révélé 335 nouveaux candidats puissants pour la lentille sur la base d'une analyse approfondie des données collectées pour un projet de télescope soutenu par le département américain de l'Énergie en Arizona appelé Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI). L'étude, publié le 7 mai dans Le Journal d'Astrophysique , a bénéficié de l'algorithme d'apprentissage automatique gagnant d'un concours scientifique international.
"Trouver ces objets, c'est comme trouver des télescopes de la taille d'une galaxie, " a déclaré David Schlegel, un scientifique principal de la division de physique du Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) qui a participé à l'étude. "Ce sont de puissantes sondes de matière noire et d'énergie noire."
Ces lentilles gravitationnelles candidates récemment découvertes pourraient fournir des marqueurs spécifiques pour mesurer avec précision les distances aux galaxies dans l'univers ancien si les supernovae sont observées et suivies et mesurées avec précision via ces lentilles, par exemple.
Les lentilles puissantes offrent également une puissante fenêtre sur l'univers invisible de la matière noire, qui représente environ 85 pour cent de la matière dans l'univers, car la majeure partie de la masse responsable des effets de lentille est considérée comme de la matière noire. La matière noire et l'expansion accélérée de l'univers, entraîné par l'énergie noire, sont parmi les plus grands mystères que les physiciens s'efforcent de résoudre.
Cette image du télescope spatial Hubble montre une lentille gravitationnelle (au centre) qui a d'abord été identifiée comme une lentille candidate à l'aide d'un réseau de neurones qui traitait les images spatiales au sol. La lentille est colorisée artificiellement et encerclée dans cette image. Crédit :Télescope spatial Hubble
Dans la dernière étude, les chercheurs ont enrôlé Cori, un supercalculateur du Centre national de calcul scientifique de la recherche énergétique de Berkeley Lab (NERSC), pour comparer automatiquement les données d'imagerie de la Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS) - l'une des trois enquêtes menées en préparation de DESI - avec un échantillon de formation de 423 objectifs connus et 9, 451 non lentilles.
Les chercheurs ont regroupé les lentilles fortes candidates en trois catégories en fonction de la probabilité qu'elles soient, En réalité, verres :Grade A pour les 60 candidats les plus susceptibles d'être des verres, Grade B pour les 105 candidats aux traits moins prononcés, et Grade C pour les 176 lentilles candidates qui ont des caractéristiques de lentilles plus pâles et plus petites que celles des deux autres catégories.
Xiaosheng Huang, l'auteur principal de l'étude, a noté que l'équipe a déjà réussi à gagner du temps sur le télescope spatial Hubble pour confirmer certains des candidats lentilles les plus prometteurs révélés dans l'étude, avec le temps d'observation sur le Hubble qui a commencé fin 2019.
"Le télescope spatial Hubble peut voir les moindres détails sans les effets de flou de l'atmosphère terrestre, " dit Huang.
Les lentilles candidates ont été identifiées à l'aide d'un réseau de neurones, qui est une forme d'intelligence artificielle dans laquelle le programme informatique est entraîné pour améliorer progressivement sa correspondance d'images au fil du temps pour fournir un taux de réussite croissant dans l'identification des lentilles. Les réseaux de neurones informatisés sont inspirés du réseau biologique de neurones du cerveau humain.
"Il faut des heures pour entraîner le réseau de neurones, " a déclaré Huang. "Il existe un modèle d'ajustement très sophistiqué de 'Qu'est-ce qu'un objectif?' et 'Qu'est-ce qui n'est pas un objectif ?' »
Il y a eu une analyse manuelle minutieuse des images d'objectif pour aider à choisir les meilleures images pour former le réseau à partir de dizaines de milliers d'images, a noté Huang. Il s'est souvenu d'un samedi au cours duquel il s'est assis avec des étudiants chercheurs pendant toute la journée pour examiner des dizaines de milliers d'images afin de développer des listes d'échantillons de lentilles et de non-lentilles.
"Nous ne les avons pas simplement sélectionnés au hasard, " a déclaré Huang. "Nous avons dû compléter cet ensemble avec des exemples sélectionnés à la main qui ressemblent à des lentilles mais ne sont pas des lentilles, " par exemple, "et nous avons sélectionné ceux qui pourraient être potentiellement déroutants."
Images colorisées, identifiés dans l'étude comme possibles lentilles gravitationnelles, dans des comparaisons côte à côte avec des images plus récentes du télescope spatial Hubble (noir et blanc). Crédit :Télescope spatial Hubble, Enquête sur l'héritage des caméras à énergie noire
La participation des étudiants a été la clé de l'étude, il ajouta. "Les étudiants ont travaillé avec diligence sur ce projet et ont résolu de nombreux problèmes difficiles, tout en prenant une pleine charge de cours, " dit-il. L'un des étudiants qui ont travaillé sur l'étude, Christophe Stofer, a ensuite été sélectionné pour participer au programme de stages en laboratoire de premier cycle scientifique du DOE (SULI) au Berkeley Lab.
Les chercheurs ont déjà amélioré l'algorithme utilisé dans la dernière étude pour accélérer l'identification des lentilles possibles. Alors qu'environ 1 sur 10, 000 galaxies agissent comme une lentille, le réseau de neurones peut éliminer la plupart des non-lentilles. "Plutôt que de passer par 10, 000 images pour en trouver une, maintenant nous n'avons que quelques dizaines, " il a dit.
Le réseau de neurones a été développé à l'origine pour le Strong Gravitational Lens Finding Challenge, un concours de programmation qui s'est déroulé de novembre 2016 à février 2017 et qui a motivé le développement d'outils automatisés pour trouver des lentilles solides.
Avec un nombre croissant de données d'observation, et de nouveaux projets de télescopes comme DESI et le Large Synoptic Survey Telescope (LSST) dont le démarrage est désormais prévu en 2023, il y a une concurrence féroce pour extraire ces données à l'aide d'outils d'intelligence artificielle sophistiqués, dit Schlegel.
"Cette compétition est bonne, " a-t-il déclaré. Une équipe basée en Australie, par exemple, a également trouvé de nombreux nouveaux candidats à l'optique utilisant une approche différente. "Environ 40 pour cent de ce qu'ils ont trouvé, nous ne l'avons pas fait, " et de même l'étude à laquelle Schlegel a participé a trouvé de nombreux candidats à l'objectif que l'autre équipe n'avait pas.
Huang a déclaré que l'équipe avait élargi sa recherche de lentilles dans d'autres sources de données d'imagerie du ciel, et l'équipe envisage également de se connecter à un ensemble plus large de ressources informatiques pour accélérer la chasse.
"L'objectif pour nous est d'atteindre 1, 000" nouveaux candidats lentilles, dit Schlegel.
Le NERSC est une installation d'utilisateurs du DOE Office of Science.
Les participants à l'étude comprenaient des chercheurs de l'Université de San Francisco, Laboratoire de Berkeley, l'Observatoire national d'astronomie optique, Collège de Sienne, l'Université du Wyoming, l'Université de l'Arizona, l'Université de Toronto et le Perimeter Institute for Theoretical Physics in Canada, et l'Université Paris-Saclay en France.
