Les données dont disposent les astronomes sont de plus en plus nombreuses. Mais le temps leur manque pour les étudier. Seule solution : automatiser le travail. Grâce à une intelligence artificielle imaginée par des chercheurs pour, notamment, identifier et classer les galaxies.
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« Dans les années à venir, nous allons avoir de plus en plus de données astronomiques à traiter. Et en tant qu'êtres humains, nos capacités en la matière sont limitées. » Pour remédier à ce problème, Brant Robertson, astrophysicienastrophysicien à l'université de Californie à Santa Cruz (États-Unis), et son équipe ont développé un puissant outil informatique. Morpheus est capable d'analyser une image pixelpixel par pixel pour identifier et classer les galaxies et les étoiles qui s'y cachent.
Avec Morpheus, les astronomesastronomes espèrent pouvoir automatiquement classer les galaxies. Celles qui seront dissimulées, par exemple, dans la quantité colossale de données du projet Legacy Survey of Space and Time (LSSTLSST) qui sera mené à l'observatoire Vera Rubin actuellement en constructionconstruction au Chili. Plus de 800 images panoramiques seront enregistrées chaque nuit avec un appareil de 3,2 milliards de pixels. La totalité du ciel visible scanné deux fois par semaine.
Le deep learning au service des astronomes
Morpheus -- qui est maintenant testé depuis deux ans --, c'est une intelligence artificielleintelligence artificielle de type deep learning - comprenez, apprentissage profondapprentissage profond. Une machine qui s'appuie sur un réseau de neurones artificielsréseau de neurones artificiels pour apprendre par elle-même. Comme on en utilise déjà dans d'autres applications telles que la reconnaissance d'images ou de textes. Mais spécialement développée pour des applications dans le domaine de l'astronomie. Et entraînée sur des images du télescope spatial Hubble.
« Morpheus est capable de découvrir des galaxies. Le fait qu'il explore les images pixel par pixel lui permet même de traiter des images très compliquées », assure Brant Robertson dans le communiqué. Ainsi, lorsqu'elle traite une image, cette intelligence artificielle génère un nouvel ensemble d'images dans lesquelles tous les objets sont codés par des couleurscouleurs en fonction de leur morphologiemorphologie. De quoi séparer les objets d'arrière-plan des sources ponctuelles (étoiles) et de différents types de galaxies.
