{"id":4187,"date":"2023-08-11T18:48:31","date_gmt":"2023-08-11T18:48:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=4187"},"modified":"2024-03-28T00:45:54","modified_gmt":"2024-03-28T00:45:54","slug":"decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/fr\/2023\/08\/decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning\/","title":{"rendered":"D\u00e9coder l'univers avec l'IA et l'apprentissage automatique"},"content":{"rendered":"

Dans l'ancienne Babylonie, les observateurs d'\u00e9toiles consignaient m\u00e9ticuleusement le ciel nocturne, gravant leurs observations sur des tablettes afin de noter les mouvements c\u00e9lestes les plus subtils.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Leurs observations, ainsi que celles d'autres civilisations anciennes, ont jet\u00e9 les bases de l'action de personnalit\u00e9s comme Johannes Kepler, qui a utilis\u00e9 les donn\u00e9es de Tycho Brahe pour d\u00e9couvrir les orbites elliptiques des plan\u00e8tes, bien avant que nous ne disposions des outils n\u00e9cessaires pour observer ces ph\u00e9nom\u00e8nes de nos propres yeux.<\/span><\/p>\n

Aujourd'hui, l'humanit\u00e9 n'est pas moins d\u00e9sireuse de d\u00e9coder les complexit\u00e9s du cosmos, et l'IA est devenue un partenaire dans notre qu\u00eate de r\u00e9ponses.\u00a0<\/span><\/p>\n

Des lentilles de verre aux gigaoctets<\/span><\/h2>\n

Invent\u00e9 au d\u00e9but du XVIIe si\u00e8cle, le t\u00e9lescope a permis aux astronomes d'ouvrir une fen\u00eatre sur le cosmos. <\/span><\/p>\n

Pour la premi\u00e8re fois, les yeux de l'homme peuvent percer au-del\u00e0 de l'atmosph\u00e8re.<\/span><\/p>\n

Outre l'observation directe des objets c\u00e9lestes \u00e0 l'aide de t\u00e9lescopes, l'humanit\u00e9 est devenue experte dans le calcul des interactions entre les orbites, ce qui a conduit l'astronome fran\u00e7ais Urbain Le Verrier \u00e0 pr\u00e9dire l'existence de Neptune \u00e0 partir de l'orbite d'Uranus, avant que cette pr\u00e9diction ne soit confirm\u00e9e en 1846.\u00a0<\/span><\/p>\n

Les math\u00e9matiques et l'astronomie sont intimement li\u00e9es depuis des milliers d'ann\u00e9es, et c'est dans ces calculs que l'IA excelle.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le lancement du t\u00e9lescope spatial Kepler en 2009 a marqu\u00e9 une nouvelle \u00e8re dans l'exploration extrasolaire. Charg\u00e9 d'identifier des exoplan\u00e8tes - des plan\u00e8tes situ\u00e9es en dehors de notre syst\u00e8me solaire - en surveillant la luminosit\u00e9 de plus de 150 000 \u00e9toiles, Kepler a relay\u00e9 un volume colossal de donn\u00e9es vers la Terre.\u00a0<\/span><\/p>\n

Bien que plus de 2 600 exoplan\u00e8tes aient \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9es au cours de sa mission, les chercheurs continuent d'analyser les donn\u00e9es aujourd'hui.\u00a0<\/span><\/p>\n

En 2021, plus de 10 ans apr\u00e8s le lancement du t\u00e9lescope, la NASA a annonc\u00e9 qu'un mod\u00e8le d'IA avait aid\u00e9 les chercheurs \u00e0 ajouter 301 exoplan\u00e8tes nouvellement valid\u00e9es \u00e0 la collection totale de 4 569.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le mod\u00e8le, un r\u00e9seau neuronal profond <\/span>nomm\u00e9 ExoMiner<\/span><\/a>L'analyse des donn\u00e9es de l'\u00e9tude des exoplan\u00e8tes pourrait permettre de valider solidement ces propositions d'exoplan\u00e8tes, ce qui n\u00e9cessiterait autrement une longue analyse manuelle.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hamed Valizadegan, chef du projet ExoMiner, a d\u00e9clar\u00e9 : \"Quand ExoMiner dit que quelque chose est une plan\u00e8te, vous pouvez \u00eatre s\u00fbr que c'est une plan\u00e8te. <\/span>ExoMiner est tr\u00e8s pr\u00e9cis et, \u00e0 certains \u00e9gards, plus fiable que les classificateurs automatiques existants et que les experts humains qu'il est cens\u00e9 imiter, en raison des biais li\u00e9s \u00e0 l'\u00e9tiquetage humain\".<\/span><\/p>\n

Les origines universelles<\/span><\/h3>\n

L'arri\u00e8re-pays de l'Australie occidentale abrite le <\/span>R\u00e9seau \u00e0 grand champ de Murchison (MWA)<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n

Contrairement aux t\u00e9lescopes traditionnels, le MWA est un radiot\u00e9lescope \u00e0 l'\u00e9coute des premi\u00e8res ondes radio de l'univers.\u00a0<\/span><\/p>\n

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L'un des nombreux r\u00e9seaux du MWA. Source : Wikip\u00e9dia Commons<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

En captant les signaux radio de l'espace, le MWA donne un aper\u00e7u de l'\u00e9tat de l'univers il y a pr\u00e8s de 13 milliards d'ann\u00e9es. Ce n'est pas sans difficult\u00e9s, car les interf\u00e9rences radio modernes menacent d'\u00e9touffer les anciennes paroles de l'univers.\u00a0<\/span><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l'IA, les chercheurs peuvent filtrer et diff\u00e9rencier<\/a> entre le bruit radio et les chuchotements primordiaux de l'univers, ce qui permet une analyse plus pr\u00e9cise.\u00a0<\/span><\/p>\n

Visualisation des objets c\u00e9lestes<\/span><\/h3>\n

Les <\/span>T\u00e9lescope Event Horizon<\/span><\/a> (EHT), qui a captur\u00e9 la premi\u00e8re image d'un trou noir, s'est appuy\u00e9 sur le traitement de l'IA pour convertir ses observations en quelque chose de clair et de coh\u00e9rent.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'EHT rassemble plusieurs t\u00e9lescopes du monde entier pour cr\u00e9er un m\u00e9ga-t\u00e9lescope unique.\u00a0<\/span><\/p>\n

En utilisant les forces combin\u00e9es de plusieurs r\u00e9seaux de t\u00e9lescopes, l'EHT a pu observer le trou noir supermassif au centre de la Voie lact\u00e9e. <\/span><\/p>\n

Pour transformer ces observations en une image pr\u00e9cise, il faut recourir \u00e0 l'apprentissage automatique pour calculer la forme la plus probable \u00e0 partir des donn\u00e9es disponibles.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le mod\u00e8le ML, <\/span>PRIMO<\/span><\/a>a analys\u00e9 les caract\u00e9ristiques de 30 000 trous noirs simul\u00e9s pour produire l'image largement diffus\u00e9e ci-dessous.<\/span><\/p>\n

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La premi\u00e8re image d'un trou noir a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e avec l'aide de l'IA. Source : T\u00e9lescope Even Horizon<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

La masse du trou noir est estim\u00e9e \u00e0 6,5 milliards de fois celle du Soleil.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'IA d\u00e9couvre un ast\u00e9ro\u00efde \"potentiellement dangereux<\/span><\/h2>\n

Nous entendons beaucoup parler des risques de l'IA, mais que se passerait-il si elle nous sauvait d'un ast\u00e9ro\u00efde mortel ?<\/p>\n

Des chercheurs de l'observatoire Vera Rubin, dans le nord du Chili, ont r\u00e9cemment d\u00e9couvert un ast\u00e9ro\u00efde potentiellement dangereux gr\u00e2ce \u00e0 l'IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'observatoire Vera Rubin dans le nord du Chili, encore en construction, est appel\u00e9 \u00e0 devenir l'appareil photo num\u00e9rique le plus puissant utilis\u00e9 pour la photographie astronomique,\u00a0<\/span><\/p>\n

HelioLinc3D<\/span><\/a>Le programme d'IA responsable de cette d\u00e9couverte a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour soutenir les efforts de l'Observatoire Vera C. Rubin en mati\u00e8re de d\u00e9tection d'ast\u00e9ro\u00efdes. Le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9 lors d'un test \u00e0 l'observatoire ATLAS \u00e0 Hawa\u00ef.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'IA a d\u00e9voil\u00e9 un ast\u00e9ro\u00efde d'environ 600 pieds de large (180 m\u00e8tres), baptis\u00e9 2022 SF289.\u00a0<\/span><\/p>\n