Les avancées dans le domaine de la métrologie ont abouti à des instruments totalement nouveaux dont les données brutes doivent être présentées dans des images compréhensibles par l'homme, c'est pourquoi le groupe de Torsten Enßlin à l'Institut Max Planck d'astrophysique de Garching étudie la théorie des champs d'information depuis une dizaine d'années. En s'appuyant sur cette théorie, l'équipe développe un logiciel d'imagerie connu sous le nom de NIFTy, qui est capable de traiter les données de différents instruments pour en déduire les propriétés structurelles d'une observation donnée. NIFTy5, par exemple, utilisé les données de l'observatoire spatial Gaia pour déterminer la distribution spatiale des nuages ​​de poussière dans la Voie lactée.

Les astronomes font maintenant des observations de l'univers dans presque toutes les longueurs d'onde, mais, contrairement aux télescopes par exemple, les informations enregistrées par les radiotélescopes sont délivrées sous forme de rayons X et de rayons gamma. La majorité des images obtenues à partir de ces instruments sont le résultat de calculs complexes développés spécifiquement pour chaque télescope individuel.

Cependant, une image complète d'un objet céleste donné ne peut être créée qu'en comparant les données de différents champs, c'est pourquoi il est souhaitable de combiner les images de tous ces instruments.

Ceci est possible en utilisant un concept connu sous le nom de théorie des champs d'information, qui fonctionne de la manière suivante :en supposant que l'on souhaite représenter la distribution de la température sur l'Allemagne, cela correspondrait, en théorie, à une gamme infiniment large de valeurs de température. Encore, en termes pratiques, seul un nombre fini de valeurs peut être mesuré.

Un ordinateur calcule l'ensemble du champ de température sur la base de cette couverture incomplète. Pour garantir un résultat réussi, l'ordinateur est amorcé par certaines lois connues - par exemple que les différences de température sautent rarement entre les zones adjacentes.

NIFTy (Théorie des champs d'information numérique), avec laquelle Torsten Enßlin et ses collègues ont réussi à déterminer la distribution spatiale des nuages ​​de poussière dans la Voie lactée, fonctionne sur le même principe, en utilisant les données de l'observatoire spatial européen, Gaïa, qui mesure les distances entre les étoiles et les enregistre à travers plusieurs filtres de couleur.

La luminosité différentielle de ces champs filtrants permet d'estimer les volumes de poussières traversés par la lumière des étoiles en route vers la terre. "De la position des étoiles et des volumes de poussière entre nous et eux, " dit Enßlin " nous avons pu calculer la structure spatiale des nuages ​​de poussière ".

La difficulté de cette tâche était que les données disponibles étaient en fait trop rares pour une reconstruction précise, c'est pourquoi, comme le dit Enßlin « nous avons supposé qu'au lieu de varier arbitrairement d'un pixel à l'autre, la densité de la poussière obéirait à des lois statistiques. » Les physiciens parlent d'une corrélation, pourtant cette fonction de corrélation est souvent inconnue et doit être déterminée dans le cadre du calcul global. "C'est pourquoi, " explique le chercheur Max-Planck, "nous vérifions en permanence quelle fonction de corrélation correspond le mieux aux données tout au long du calcul et l'utilisons pour l'imagerie. Cette méthode d'auto-ajustement non paramétrique du processus fait de nous les leaders mondiaux dans ce domaine."

Sur la base des données de corrélation, NIFTy5 génère non seulement une carte du nuage de poussière, mais fournit également un graphique qui montre le degré d'incertitude de la précision du modèle pour chaque pixel.

Le cerveau humain fonctionne de manière similaire. Si nous regardons quelque chose comme un paysage particulier, il développe diverses hypothèses sur la structure de ce qu'il voit tout en les appliquant simultanément comme consignes d'exploitation – par exemple pour décider du meilleur itinéraire à travers une localité donnée.

L'équipe d'Enßlin a utilisé une scène générée artificiellement pour prouver que NIFTy5 fonctionne vraiment. Pour faire ça, les chercheurs ont créé un champ d'ondes sur l'ordinateur basé sur des événements aléatoires, puis l'ont parsemé de points de mesure fragmentaires qui ne couvraient qu'une partie de l'ensemble du système d'ondes. Le programme a ensuite reconstruit l'ensemble du champ d'ondes à partir des données sans connaissance préalable de la dynamique des ondes, une compréhension dont il a appris.

En outre, NIFTy5 est devenu plus rapide grâce à de nouvelles innovations mathématiques, comprenant la mise en œuvre d'un processus dit "d'inférence variationnelle au moyen de la métrique Gauß", ce qui nécessite beaucoup moins d'espace mémoire pour le calcul qu'auparavant.

"Non seulement cela rend NIFTy5 plus rapide que ses précurseurs, il se débrouille aussi avec des données de moins bonne qualité, " explique Enßlin. Ceci, il poursuit en disant, peut permettre de réduire l'exposition aux rayons X lors de l'imagerie par tomodensitométrie, tout en conservant la même qualité d'image.

NIFTy5 a déjà été utilisé pour résoudre une série de problèmes d'imagerie astronomique. Une collaboration planifiée avec l'Université technique de Munich pourrait entraîner l'utilisation du logiciel complet dans la vie quotidienne.