Une collaboration de chercheurs dirigée par l’Université Northwestern annonce avoir développé le premier système au monde de détection, d’identification et de classification de supernova entièrement automatique assisté par une IA. Cet outil puissant, qui pourrait changer la vie des astronomes, s’est d’ailleurs déjà illustré.
Comment repérer une supernova ?
Une supernova de type 2 se forme à partir d’une étoile plusieurs fois plus massive que notre Soleil dont le carburant nucléaire est épuisé. Dès lors, elle ne peut plus maintenir l’équilibre entre la pression interne et la gravité qui tire vers l’intérieur. L’étoile commence alors à s’effondrer sous l’effet de sa propre gravité, provoquant une compression intense de son noyau.
Finalement, la pression et la chaleur s’accumulent au point que le noyau de l’étoile explose de manière spectaculaire. Une énorme quantité de matière est alors éjectée dans l’espace à des vitesses incroyables. Ces éléments chimiques lourds contribueront ensuite à la formation de nouvelles étoiles et de planètes. L’analyse de ces objets est donc essentielle pour appréhender l’évolution du cosmos.
Jusqu’à présent, la détection des supernovas reposait sur une combinaison de systèmes automatisés et de méthodes de vérification humaine. Dans le détail, de nombreux observatoires astronomiques utilisent des télescopes robotiques capables de surveiller de vastes portions du ciel de manière automatisée et régulière. Ces instruments captent des images du ciel nocturne à intervalles programmés. Les images prises sont ensuite analysées par des logiciels pour détecter des sources lumineuses potentielles. Une nouvelle source lumineuse dans une image peut indiquer une supernova.
Les astronomes interviennent ensuite pour la vérifier en s’appuyant généralement sur des télescopes équipés de spectrographes qui décomposent la lumière en spectres (les supernovas ont des signatures spectrales distinctes).
Donner plus de temps aux astronomes pour faire de la science
Ce nouvel outil automatisé, surnommé « Bright Transient Survey Bot » (BTSbot) », vise principalement à supprimer cet intermédiaire humain du processus. Les chercheurs ont formé le modèle d’IA en utilisant une vaste collection de données comprenant 1,4 million d’images provenant de 16 000 sources astronomiques. Ces images contenaient des preuves antérieures de supernovas, de galaxies lumineuses et d’autres phénomènes astronomiques transitoires. Après avoir été entraîné sur cette énorme quantité de données, le modèle d’apprentissage automatique a été capable d’identifier automatiquement une supernova candidate en examinant les images capturées par des télescopes automatisés.
Par la suite, le système a automatiquement envoyé des demandes de données spectrales à un télescope robotique situé à l’observatoire Palomar, en Californie. Le système a finalement identifié la supernova candidate comme une « explosion stellaire » impliquant une étoile naine blanche.
Ce n’est évidemment qu’un début, mais les chercheurs sont enthousiastes. Ils pensent en effet que tout le temps supplémentaire gagné à ne plus essayer de détecter et d’identifier manuellement les supernovas permettra aux scientifiques humains d’analyser leurs observations et développer de nouvelles hypothèses pour expliquer l’origine des explosions cosmiques observées.
