L'IA aide les scientifiques à comprendre les explosions cosmiques

Des scientifiques de l’Université de Warwick utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour analyser les explosions cosmiques appelées supernovae. Leur article est publié dans Avis mensuels de la Royal Astronomical Society.

De nombreuses étoiles de l’univers finiront leur vie sous la forme de naines blanches, des étoiles compactes contenant environ la masse du soleil pour la taille de la Terre. Certaines de ces naines blanches finiront par exploser sous forme de supernovae. Le processus est très énergétique et aboutit à la création d’éléments lourds qui sont les éléments constitutifs de la vie, tels que le calcium et le fer, et qui sont ensuite libérés dans l’univers.

Malgré leur importance, les astronomes ne savent toujours pas exactement comment ni pourquoi ces supernovae se produisent.

Pour aider à mieux comprendre, de nouvelles recherches utiliseront un type d’IA connu sous le nom d’apprentissage automatique pour accélérer les expériences sur les supernovae, processus qui sont actuellement très coûteux en termes de calcul et prennent beaucoup de temps. Cela permettra de révéler comment ces explosions cosmiques ont eu lieu en comparant les modèles d’explosion aux observations réelles.

L'auteur principal, le Dr Mark Magee, du Département de physique de l'Université de Warwick, a déclaré : « Lors de l'étude des supernovae, nous analysons leurs spectres. Les spectres montrent l'intensité de la lumière sur différentes longueurs d'onde, qui est influencée par les éléments créés dans la supernova. Chaque élément interagit avec la lumière à des longueurs d'onde uniques et laisse donc une signature unique sur les spectres.

“L'analyse de ces signatures peut aider à identifier les éléments créés dans une supernova et à fournir plus de détails sur la manière dont la supernova a explosé.

“À partir de ces données, nous préparons des modèles qui sont comparés à de vraies supernovae pour établir de quel type de supernova il s'agit et exactement comment elle a explosé. En règle générale, la génération d'un modèle peut prendre entre 10 et 90 minutes et nous souhaitons comparer des centaines ou des milliers de modèles. modèles pour comprendre pleinement la supernova. Cela n'est pas vraiment réalisable dans de nombreux cas.

“Nos nouvelles recherches s'éloigneront de ce long processus. Nous formerons des algorithmes d'apprentissage automatique sur l'apparence des différents types d'explosions et les utiliserons pour générer des modèles beaucoup plus rapidement. De la même manière que nous pouvons utiliser l'IA pour générer de nouvelles œuvres d'art. ou du texte, nous serons désormais en mesure de générer des simulations de supernovae. Cela signifie que nous pourrons générer des milliers de modèles en moins d'une seconde, ce qui constituera un énorme coup de pouce à la recherche sur les supernovas.

En plus d’accélérer le processus d’analyse des supernovas, l’utilisation de l’IA permettra également une meilleure précision dans la recherche. Cela aidera à déterminer quels modèles correspondent le plus aux explosions réelles et à l’éventail de leurs propriétés physiques.

Le Dr Magee a ajouté : « L'exploration des éléments libérés par les supernovae est une étape cruciale pour déterminer le type d'explosion qui s'est produite, car certains types d'explosions produisent plus de certains éléments que d'autres. Nous pouvons alors relier les propriétés de l'explosion aux propriétés des galaxies hôtes de la supernova et établir un lien direct entre la façon dont l'explosion s'est produite et le type de naine blanche qui a explosé.

Le travail désormais accepté n’est que la première étape. Les recherches futures s'étendront pour inclure une variété encore plus grande d'explosions et de supernovae, et établiront un lien direct entre l'explosion et les propriétés de la galaxie hôte. Ce n’est que grâce aux progrès de l’apprentissage automatique que de telles recherches sont désormais possibles.

Le Dr Thomas Killestein, de l'Université de Turku, qui a également participé à la recherche, a ajouté : « Grâce aux enquêtes modernes, nous disposons enfin d'ensembles de données d'une taille et d'une qualité suffisantes pour répondre à certaines des questions clés restantes dans la science des supernovas : comment exactement elles explosent. Les approches d’apprentissage automatique comme celle-ci permettent d’étudier un plus grand nombre de supernovae, de manière plus détaillée et avec plus de cohérence que les approches précédentes. »