L’intelligence artificielle continue de transformer la recherche scientifique, et l’astronomie en offre une nouvelle démonstration spectaculaire. Deux chercheurs de l'Agence spatiale européenne (ESA) ont développé un outil basé sur un réseau de neurones capable d'explorer automatiquement des volumes massifs d'images spatiales. En moins de trois jours, cette technologie a permis d'identifier plus de 1 400 objets célestes atypiques, dont plus de 800 jusqu'alors inconnus.
Une exploration accélérée de décennies de données spatiales
Baptisé Correspondance d'anomaliesl'algorithme a été formé sur les archives complètes du télescope spatial Hubble, qui couvrent plus de 35 ans d'observations et des dizaines de milliers d'ensembles de données. En seulement deux jours et demi, le système a analysé près de 100 millions de vignettes d’images, un volume impossible à traiter manuellement par des équipes humaines.
Selon l'ESA, même si les astronomes excellent dans l'identification d'objets inhabituels, l'explosion du volume de données rend désormais indispensable le soutien à des solutions automatisées pour détecter les signaux faibles et les phénomènes rares.
Galaxies étranges, lentilles gravitationnelles et objets mystérieux
Parmi les découvertes figurent de nombreuses galaxies en interaction, présentant des formes déformées ou de longues traînées d'étoiles et de gaz. L’outil a également repéré plusieurs lentilles gravitationnelles, un phénomène dans lequel la lumière d’une galaxie lointaine est déviée par la masse d’un objet au premier plan. D’autres anomalies incluent des disques protoplanétaires de pointe, des galaxies riches en amas d’étoiles géantes et même des « galaxies de méduses ».
Plus intrigant encore, plusieurs dizaines d’objets détectés n’ont pu être classés dans des catégories astrophysiques connues, ouvrant potentiellement la voie à de nouvelles hypothèses scientifiques.
Une nouvelle ère pour l’astronomie assistée par l’IA
« Il s'agit d'une utilisation remarquable de l'IA pour maximiser la production scientifique des archives de Hubble. » souligne Pablo Gómez, l'un des concepteurs de l'outil. Il ajoute que ces résultats démontrent le potentiel de telles approches pour explorer d’autres bases de données astronomiques à grande échelle.
Alors que les futurs observatoires comme le télescope James Webb ou Large Sky Surveys produisent des volumes de données toujours croissants, des solutions comme AnomalyMatch pourraient devenir essentielles pour accélérer les découvertes et repousser les frontières de notre compréhension de l’Univers.
