Les astronomes ont appliqué l'intelligence artificielle (IA) à des images à champ de vision ultra-large de l'Univers lointain capturées par le télescope Subaru, et ont atteint une très grande précision pour trouver et classer les galaxies spirales dans ces images. Cette technique, en combinaison avec la science citoyenne, devrait donner lieu à d'autres découvertes à l'avenir.

Un groupe de recherche, composé d'astronomes principalement de l'Observatoire national d'astronomie du Japon (NAOJ), appliqué une technique d'apprentissage en profondeur, un type d'IA, classer les galaxies dans un vaste ensemble de données d'images obtenues avec le télescope Subaru. Grâce à sa haute sensibilité, jusqu'à 560, 000 galaxies ont été détectées dans les images. Il serait extrêmement difficile de traiter visuellement ce grand nombre de galaxies une par une avec des yeux humains pour une classification morphologique. L'IA a permis à l'équipe d'effectuer le traitement sans intervention humaine.

Les techniques de traitement automatisé pour l'extraction et le jugement des caractéristiques avec des algorithmes d'apprentissage en profondeur ont été rapidement développées depuis 2012. Maintenant, elles surpassent généralement les humains en termes de précision et sont utilisées pour les véhicules autonomes, des caméras de sécurité, et bien d'autres applications. Dr Ken-ichi Tadaki, un professeur assistant de projet au NAOJ, a eu l'idée que si l'IA peut classer les images de chats et de chiens, il devrait être capable de distinguer les "galaxies avec des motifs en spirale" des "galaxies sans motifs en spirale". En effet, en utilisant des données d'entraînement préparées par des humains, l'IA a réussi à classer les morphologies des galaxies avec une précision de 97,5%. Ensuite, en appliquant l'IA entraînée à l'ensemble de données complet, il a identifié des spirales dans environ 80, 000 galaxies.

Maintenant que cette technique a fait ses preuves, il peut être étendu pour classer les galaxies en classes plus détaillées, en entraînant l'IA sur la base d'un nombre important de galaxies classées par l'homme. NAOJ dirige maintenant un projet de science citoyenne "Galaxy Cruise, " où les citoyens examinent des images de galaxies prises avec le télescope Subaru pour rechercher des caractéristiques suggérant que la galaxie entre en collision ou fusionne avec une autre galaxie. Le conseiller de "Galaxy Cruise, " Le professeur agrégé Masayuki Tanaka a de grands espoirs pour l'étude des galaxies à l'aide de l'intelligence artificielle et déclare :"Le programme stratégique Subaru est un Big Data sérieux contenant un nombre presque incalculable de galaxies. Scientifiquement, il est très intéressant de s'attaquer à de telles données massives avec une collaboration d'astronomes citoyens et de machines. En utilisant l'apprentissage en profondeur en plus des classifications faites par les scientifiques citoyens dans Galaxy Cruise, il y a des chances, nous pouvons trouver un grand nombre de galaxies en collision et en fusion."

Ces résultats sont apparus comme Tadaki et al. "Spin Parity of Spiral Galaxies II:Un catalogue de 80k galaxies spirales utilisant les mégadonnées du Subaru Hyper Suprime-Cam Survey et l'apprentissage en profondeur, " dans Avis mensuels de la Royal Astronomical Society le 02 juillet, 2020.