Machine learning: une percée pour l'étude des pouponnières d'étoiles

Publié par Redbran le 21/11/2020 à 13:00
Source: Observatoire de Paris
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L'intelligence artificielle peut rendre visibles des phénomènes astrophysiques jusqu'ici inaccessibles. C'est ce qu'ont prouvé des scientifiques du CNRS, de l'IRAM, de l'Observatoire de Paris-PSL, et des écoles Centrale Marseille et Centrale Lille rassemblés au sein du programme ORION-B. Dans une série de trois articles publiés dans Astronomy & Astrophysics le 19 novembre 2020, ils présentent les observations (L’observation est l’action de suivi attentif des phénomènes, sans volonté de les...) les plus complètes d'une des régions de formation d'étoiles les plus proches de la Terre.


Emission du monoxyde de carbone dans le nuage Orion B
© J. Pety/ORION-B Collaboration/IRAM

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, tous ces processus rendent presque impossible la compréhension complète des pouponnières d'étoiles.

Mais les scientifiques du programme ORION-B (1) viennent de prouver que les statistiques et l'intelligence artificielle (L'intelligence artificielle ou informatique cognitive est la « recherche de moyens...) peuvent lever les barrières se dressant encore devant les astrophysiciens et astrophysiciennes.

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, l'équipe d'ORION-B a intégré dans ses rangs des scientifiques spécialistes du traitement massif de données.

L'équipe a ainsi développé de nouvelles méthodes basées sur l'apprentissage statistique (La statistique est à la fois une science formelle, une méthode et une technique. Elle...) et le machine learning pour étudier les observations du nuage réalisées pour 240000 fréquences de la lumière (2).

À partir d'algorithmes d'intelligence artificielle, ces outils permettent de découvrir de nouvelles informations dans une grande masse de données comme celle du projet ORION-B. Ils ont ainsi permis de dévoiler certaines "lois" régissant le nuage d'Orion.

Les scientifiques ont pu mettre au jour des relations entre la lumière émise par certaines molécules et des informations jusqu'ici inaccessibles: leurs calculs permettent d'estimer la quantité d'hydrogène (L'hydrogène est un élément chimique de symbole H et de numéro atomique 1.) ou la quantité d'électrons libres dans le nuage, sans les observer directement.

En analysant toutes les données à sa disposition, l'équipe de recherche a également pu déterminer comment améliorer encore ses observations en éliminant certaines informations "parasites".

Les équipes d'ORION-B souhaitent maintenant tester ces travaux théoriques en pratique, en mettant en application les estimations et préconisations établies pour les vérifier en conditions réelles.

Un autre défi théorique de taille sera d'arriver à extraire l'information sur la vitesse de déplacement des molécules et ainsi visualiserles mouvements de la matière pour voir comment celle-ci se déplace au sein du nuage.

Bibliographie:
- Quantitative inference of the H2 column densities from 3 mm molecular emission: A case study towards Orion B. Gratier et al. A&A, le 19 novembre 2020.
- Tracers of the ionization fraction in dense and translucent gas: I. Automated exploitation of massive astrochemical model grids. Bron et al. A&A, le 19 novembre 2020.
- C18O, 13CO, and 12CO abundances and excitation temperatures in the Orion B molecular cloud: An analysis of the precision achievable when modeling spectral line within the Local Thermodynamic Equilibrium approximation. Roueff et al. A&A, le 19 novembre 2020.

Notes:
(1) Pour Outstanding Radio-Imaging of OrioN B. Ont été impliqués des scientifiques du Laboratoire d'études du rayonnement et de la matière en astrophysique (L’astrophysique (du grec astro = astre et physiqui = physique) est une branche...) et atmosphères (Observatoire de Paris - PSL/CNRS/Sorbonne Université/Université de Cergy-Pontoise), de l'Institut de radioastronomie millimétrique (L'Institut de radioastronomie millimétrique ou Iram a été fondé en 1979. Il est le résultat...) (IRAM), du Centre de recherche en informatique (L´informatique - contraction d´information et automatique - est le domaine...), signal et automatique (L'automatique fait partie des sciences de l'ingénieur. Cette discipline traite de la...) de Lille (CNRS/Université de Lille/Centrale Lille), de l'Institut de recherche en astrophysique et planétologie (La planétologie est la science de l'étude des planètes. La discipline recouvre de nombreuses...) (CNRS/Université Toulouse III Paul Sabatier), de l'Institut de recherche en informatique de Toulouse (CNRS/Toulouse INP/Université Toulouse III Paul Sabatier), de l'Institut Fresnel (CNRS/Aix-Marseille Université/Centrale Marseille), du Laboratoire d'astrophysique de Bordeaux (CNRS/Université de Bordeaux), du Laboratoire de physique de l'Ecole normale supérieure (CNRS/ENS Paris/Sorbonne Université/Université de Paris) et du Laboratoire Grenoble images parole signal automatique (CNRS/Université Grenoble Alpes), de l'Instituto de Física Fundamental (CSIC) (Espagne), de le National Radio Astronomy Observatory (Etats-Unis), de l'Université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la...) Chalmers (Suède), de l'Université de Cardiff (L’université de Cardiff (anglais : Cardiff University; gallois : Prifysgol...) (Royaume-Uni), de l'université Harvard (L’université Harvard (Harvard University), ou plus simplement Harvard, est une...) (Etats-Unis), de l'Université Pontificia Católica (Chili)
(2) Les observations ont été menées sur l'un des radiotélescopes de l'IRAM, l'antenne de 30 mètres dans la Sierra Nevada (Espagne).
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