L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de jouer un rôle important dans l’identification des sources des GRB et dans la compréhension de la physique qui les sous-tend. Les techniques d’IA peuvent être utilisées pour analyser les grandes quantités de données collectées par les télescopes à rayons gamma et identifier les modèles pouvant indiquer la source des GRB.
L’IA peut notamment être utilisée pour trouver la source des GRB en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour classer différents types de GRB. En entraînant un algorithme d’apprentissage automatique sur un vaste ensemble de données de GRB, il est possible de créer un modèle capable d’identifier avec précision les différents types de GRB et leurs sources probables.
Une autre façon d’utiliser l’IA pour trouver la source des GRB consiste à utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les descriptions textuelles des GRB. En utilisant les techniques NLP, il est possible d'extraire des informations des descriptions textuelles, telles que l'emplacement du GRB, l'heure du GRB et le type de GRB. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour identifier les sources potentielles de GRB.
En plus d’identifier les sources des GRB, l’IA peut également être utilisée pour comprendre la physique qui les sous-tend. En utilisant des techniques d’IA pour analyser les données collectées par les télescopes à rayons gamma, il est possible d’en apprendre davantage sur les propriétés des GRB, telles que leur spectre énergétique, leur durée et leur variabilité. Ces informations peuvent aider à contraindre les modèles d’émission de GRB et fournir un aperçu des processus physiques qui produisent les GRB.
Dans l’ensemble, l’IA a le potentiel de révolutionner l’étude des sursauts gamma. En utilisant des techniques d’IA pour analyser les données collectées par les télescopes à rayons gamma, il est possible d’identifier les sources des GRB, de comprendre la physique qui les sous-tend et, finalement, d’en apprendre davantage sur l’univers lui-même.
Voici quelques exemples spécifiques de la manière dont l’IA a été utilisée pour trouver la source des sursauts gamma :
En 2017, une équipe de chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley a utilisé un algorithme d’apprentissage automatique pour classer un vaste ensemble de données de GRB. L'algorithme a pu identifier les différents types de GRB et leurs sources probables avec une précision de plus de 90 %.
En 2019, une équipe de chercheurs de l’Institut Max Planck d’astrophysique a utilisé un algorithme de traitement du langage naturel pour analyser les descriptions textuelles des GRB. L'algorithme a pu extraire des informations des descriptions textuelles, telles que l'emplacement du GRB, l'heure du GRB et le type de GRB. Ces informations ont ensuite été utilisées pour identifier les sources potentielles de GRB.
En 2020, une équipe de chercheurs de l’Université du Maryland à College Park a utilisé une combinaison de techniques d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour identifier la source d’un GRB détecté par le télescope spatial Fermi Gamma-ray. Les chercheurs ont pu identifier la source du GRB comme étant une fusion d’étoiles à neutrons binaires.
