Le machine learning accélère la découverte de nouveaux objets célestes
Des milliers de nouveaux objets cosmiques découverts grâce à l'apprentissage automatique
Des milliers de nouveaux objets célestes
Des scientifiques de l'Institut Tata de Recherche Fondamentale (TIFR) de Mumbai, en Inde, et de l'Institut indien de science et technologie spatiales (IIST) de Thiruvananthapuram ont découvert des milliers de nouveaux objets célestes grâce à des techniques de deep learning. Leurs travaux ont été publiés dans la revue Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.
Pour entraîner leur modèle d'IA, les chercheurs ont utilisé les données de 277 000 images d'objets célestes découverts par rayons X provenant de l'observatoire Chandra X-Ray aux États-Unis. Ils ont appliqué des techniques d'apprentissage automatique et ont découvert de nouvelles informations.
La découverte d'objets célestes de classes spécifiques, tels que les trous noirs, les naines blanches, les étoiles, les étoiles à neutrons et autres, équivaut à la classification de la nature d'objets inconnus.
Une grande avancée
En utilisant des techniques d'apprentissage automatique novatrices en astronomie, la recherche fondamentale dans ce domaine pourrait bénéficier d'un coup de pouce, en particulier avec la grande quantité de données provenant des observatoires actuels et futurs.
Bien que les techniques d'apprentissage automatique automatisées puissent évaluer une immense quantité de données, elles en sont encore à leurs balbutiements en astronomie, ce qui limite encore leur application aux données astronomiques.
Une grande quantité d'information
Cependant, les données astronomiques provenant de millions d'objets célestes deviennent de plus en plus disponibles. Les observations prévues des observatoires astronomiques et des grandes enquêtes produisent un ensemble de données immense qui est disponible avec une politique d'accès aux données ouvertes. Ces informations conduisent à de nouvelles découvertes et à une compréhension plus profonde de l'univers.
