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Astrophysique: grâce à l'intelligence artificielle, les observations les plus complètes d’une des régions de formation d’étoiles les plus proches de la Terre, ont été faites! ____¤202011
Trois études réalisées dans le cadre du programme ORION-B1, dont les résultats intitulés «Quantitative inference of the H2 column densities from 3mm molecular emission: Case study towards Orion B», «Tracers of the ionization fraction in dense and translucent gas. I. Automated exploitation of massive astrochemical model grids» et «C18O, 13CO, and 12CO abundances and excitation temperatures in the Orion B molecular cloud» sont publiés dans la revue Astronomy & Astrophysics, rapportent les observations les plus complètes d’une des régions de formation d’étoiles les plus proches de la Terre, grâce à l'utilisation de intelligence artificielle (IA) qui peut rendre visible des phénomènes astrophysiques jusqu’ici inaccessibles.
Concrètement, alors que «les nuages de gaz où naissent et grandissent les étoiles sont de vastes régions de l’Univers très riches en matière, et donc en processus physiques» entremêlés à différentes échelles, de temps et de tailles, qui «rendent presque impossible la compréhension complète des pouponnières d’étoiles», ces trois études prouvent «que les statistiques et l’intelligence artificielle peuvent lever les barrières se dressant encore devant les astrophysiciens et astrophysiciennes».
Le programme ORION-B, «ayant pour objectif de livrer l’analyse la plus détaillée à ce jour du nuage d’Orion, une des régions où se forment les étoiles les plus proches de la Terre», a permis de développer «de nouvelles méthodes basées sur l’apprentissage statistique et le machine learning pour étudier les observations du nuage réalisées pour 240 000 fréquences de la lumière». Ces outils, «à partir d’algorithmes d’intelligence artificielle», qui «permettent de découvrir de nouvelles informations dans une grande masse de données», ont abouti à «dévoiler certaines 'lois' régissant le nuage d’Orion».
Ainsi, «des relations entre la lumière émise par certaines molécules et des informations jusqu’ici inaccessibles» ont pu être mises au jour: ces calculs «permettent d’estimer la quantité d’hydrogène ou la quantité d’électrons libres dans le nuage, sans les observer directement». En outre, l'analyse toutes les données disponibles a débouché sur des procédures pour améliorer encore plus les observations «en éliminant certaines informations 'parasites'».
Il reste désormais à tester «ces travaux théoriques en pratique, en mettant en application les estimations et préconisations établies pour les vérifier en conditions réelles».
Tags : Astrophysique, 2020, Astronomy & Astrophysics, IA, Orion, Orion B, algorithmes, statistiques, électrons, deep learning, hydrogène, lumière, pouponnières
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