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Ils découvrent au total 50 nouvelles exoplanètes: pour accélérer le processus, une intelligence artificielle était en charge de l’analyse

Ils découvrent au total 50 nouvelles exoplanètes: pour accélérer le processus, une intelligence artificielle était en charge de l'analyse

Au cours des dernières décennies, nous avons fait de grands progrès dans la recherche de planètes en dehors du système solaire. Pour eux, des télescopes spatiaux comme Kepler ont été chargés de collecter une quantité gigantesque de données. Maintenant bien, analyser toutes ces données est une tâche fastidieuse pour les astronomes. Et si une IA prenait soin d’eux?


C’est ce que pensaient des chercheurs de l’Université de Warwick en collaboration avec l’Institut Alan Turning. Pour ce que ils ont formé une intelligence artificielle pour apprendre à rechercher les échantillons de données télescopes et ainsi trouver de nouvelles exoplanètes non encore identifiées. Le résultat? 50 nouvelles exoplanètes à la fois.

Au cours des deux dernières décennies, plus de 4 200 exoplanètes ont été découvertes dans tout l’Univers. Ceci est important car, par analogie, s’ils sont similaires à la Terre lorsqu’ils sont en orbite autour d’une étoile, ils ont de meilleures chances d’abriter la vie ou d’être habitables. Pour découvrir ces exoplanètes en général une technique appelée méthode de transit est utilisée. La méthode est basée sur l’analyse de la quantité de lumière provenant d’une étoile et sur la façon dont cette quantité diminue temporairement lorsqu’une exoplanète se trouve entre l’étoile et le télescope, en d’autres termes, lorsqu’elle transite.

Télescope spatial Kepler.

Avec cette technique les astronomes savent peut-être qu ‘ »il y a quelque chose là-bas », mais ce n’est pas une confirmation directe qu’il s’agit d’une exoplanète en orbite autour de cette étoile. Cela peut être un système stellaire binaire, cela peut être un astéroïde proche du télescope qu’il a traversé, cela peut être une erreur de télescope … C’est pourquoi les astronomes doivent analyser tous les candidats possibles un par un pour voir s’ils le font vraiment. Il s’agit d’une exoplanète ou d’un faux positif.

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Rejeter les faux positifs

Et c’est là que le système d’apprentissage automatique de l’Université de Warwick est entré en jeu. Il a été formé avec deux grands échantillons de données capturés par le télescope spatial Kepler. L’un de ces échantillons a déjà été analysé par les astronomes et les exoplanètes ont été confirmées, l’autre était des faux positifs connus. L’IA a été chargée de comparer les deux échantillons et d’apprendre quelles sont les différences subtiles entre une vraie exoplanète et un faux positif.

Capture d'écran

Après avoir été formée, l’intelligence artificielle a analysé un troisième échantillon avec d’éventuelles exoplanètes qui n’avaient pas encore été analysées. En analysant les probabilités qu’il s’agissait de faux positifs ou non, l’IA a sélectionné uniquement ceux qui étaient moins de 1% de faux positifs et les a classés comme exoplanètes. Avec lui a pu découvrir un total de 50 nouvelles exoplanètes à la fois.

L’une des utilisations les plus importantes des algorithmes d’apprentissage automatique est de analyser de grands échantillons de données beaucoup plus rapidement et de manière plus automatisée. Essentiellement ce que cette IA a fait en observant le vaste Univers rempli d’étoiles et d’exoplanètes possibles.

Plus d’informations | Université de Warwick
Plus d’informations | Académique d’Oxford

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