Comment l’IA aide à cartographier l’univers

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un outil essentiel pour comprendre le monde. Maintenant, alors que l’intérêt pour l’exploration spatiale reprend de la vapeur, elle pourrait faire de même pour d’autres mondes.

Malgré des décennies de recherche, les scientifiques ne savent toujours pas grand-chose sur l’univers au-delà de l’atmosphère terrestre. Cartographier les planètes, les étoiles, les galaxies et leurs mouvements dans l’espace aidera, mais cela a historiquement été une tâche difficile. L’IA la rend plus facile de plusieurs manières.

1. Identification des corps célestes

Étant donné que une grande partie de l’univers est si loin, il est souvent difficile de dire ce qui est quoi. Les systèmes de vision par machine peuvent aider en distinguant entre différents corps célestes lorsque le faire à l’œil nu serait peu fiable.

Des chercheurs de l’Université d’Hawaï ont développé un modèle d’IA prometteur à cette fin en 2020. Leur réseau de neurones pouvait identifier les galaxies avec une précision de 98,1 % et a obtenu une précision de 97,8 % et 96,6 % pour les étoiles et les quasars, respectivement. En conséquence, ils ont pu compiler un catalogue de 300 gigaoctets de corps célestes sur les trois quarts du ciel.

À mesure que les télescopes et les satellites fournissent plus d’aperçus de l’univers, des algorithmes de classification comme celui-ci pourraient faciliter l’interprétation des données. Une fois que les scientifiques savent ce qu’ils regardent, ils peuvent mener des recherches plus approfondies avec précision.

2. Mesure de la distance

Cartographier l’univers ne consiste pas seulement à savoir ce qui se trouve là-bas. Les chercheurs doivent également mesurer les distances entre les corps pour comprendre l’échelle et le mouvement à travers les galaxies ou planifier des vols futurs de satellites ou de véhicules spatiaux. L’IA aide également dans ce domaine.

Le calcul de la distance en surveillant l’activité céleste nécessite des équations mathématiques complexes — le type d’équations que l’IA est apte à résoudre. Une solution a atteint 76 % de précision dans la détermination de la taille et de l’espace entre les nuages moléculaires en analysant les données du télescope radio. Une autre a mesuré à quelle distance se trouvaient les sursauts gamma en surveillant les flux de télescopes au sol.

Des outils comme celui-ci fournissent des estimations plus fiables de l’échelle et de la vitesse de l’activité dans l’univers plus large. À mesure que les modèles s’améliorent avec des données supplémentaires, ils pourraient éclairer des voyages spatiaux plus sûrs ou offrir une meilleure compréhension de l’activité comme les éruptions solaires ou les supernovas.

3. Comprendre les cieux dans le passé

L’IA aide également à cartographier l’univers en analysant les mouvements célestes historiques. Même s’il n’y a peut-être pas de dossiers détaillés sur les cieux tout au long de l’histoire, une grande partie du ciel visible est en fait une représentation du passé en raison du temps qu’il faut à la lumière pour voyager. Par conséquent, les scientifiques peuvent utiliser l’IA pour modéliser et comprendre les tendances antérieures dans l’espace.

Une étude a construit un modèle d’IA pour créer un catalogue de plus de 17 000 galaxies près de la Voie lactée. Puisqu’il analysait des zones si éloignées de la Terre, les simulations résultantes reflétaient un passé lointain, révélant de nouvelles informations sur la façon dont les corps célestes se sont déplacés au fil des millénaires. La carte résultante comprenait des structures de matière noire que les chercheurs ne connaissaient pas auparavant.

De telles informations révèlent comment les galaxies se sont déplacées et ont eu un impact les unes sur les autres tout au long de l’histoire. Comprendre cela est essentiel pour mieux saisir comment l’univers fonctionne à une échelle plus large.

4. Prévoir les déplacements futurs

L’IA peut fournir des aperçus du futur à mesure qu’elle apprend du passé. Des modèles d’analyse prédictive ont déjà appliqué ce concept à la prévision des ventes et au suivi des épidémies, et ils pourraient faire de même pour les événements célestes majeurs.

La solution d’IA qui a simulé les mouvements historiques des galaxies a révélé que la Voie lactée et les galaxies d’Andromède se rapprochent. Avec des données supplémentaires et un modèle prédictif, les scientifiques pourraient déterminer quand une collision potentielle pourrait survenir dans un avenir lointain.

Les prévisions basées sur l’IA sont particulièrement utiles à une échelle plus petite. L’analyse prédictive pourrait aider les chercheurs à prédire les tempêtes solaires ou les mouvements d’astéroïdes pour savoir quand des mesures peuvent être nécessaires pour prévenir les dommages ou les perturbations sur Terre.

5. Créer des cartes de planètes précises

Certains outils d’IA adoptent une approche plus étroite pour cartographier l’univers. Même si comprendre les étoiles est important, créer des cartes de surfaces de planètes physiques peut être plus utile à court terme, en particulier à mesure que l’exploration spatiale se poursuit. Les rovers d’exploration de Mars de la NASA utilisent déjà l’IA pour naviguer, et des technologies similaires pourraient créer des études détaillées d’exoplanètes.

Créer une carte géologique d’une planète lointaine signifie combiner une quantité importante de données provenant de différentes sources. Cela peut être difficile, prend beaucoup de temps et laisse une marge d’erreur importante. L’IA peut compiler les informations pour former une source unique fiable plus rapidement et avec une plus grande précision.

L’apprentissage automatique peut trouver des tendances et des similarités dans de vastes ensembles de données que les humains pourraient ignorer. Par conséquent, il peut identifier des structures géologiques que les scientifiques pourraient sinon manquer. Ces outils pourraient également transformer un ensemble de données disparates en une seule carte utilisable pour faciliter une exploration plus approfondie.

6. Accélérer les délais de cartographie

À travers toutes les applications, les outils de cartographie d’IA rationalisent le temps nécessaire pour analyser et comprendre l’univers. C’est important car une découverte plus rapide conduit à une innovation accélérée et rend des recherches plus approfondies viables même dans des environnements à contraintes de temps.

Une étude menée par des chercheurs au Japon met en évidence ce potentiel. L’équipe a développé un simulateur d’IA pour modéliser les galaxies et la distribution de la matière noire. Il n’a pris qu’une seconde de CPU sur un ordinateur portable pour exécuter la simulation alors qu’il aurait normalement fallu des dizaines d’heures à un supercalculateur. Une telle vitesse est allée sans perte de précision.

Lorsque les processus de cartographie prennent moins de temps, les scientifiques peuvent en réaliser davantage. En conséquence, la communauté astronomique peut acquérir une compréhension plus approfondie sans projets longs, coûteux et difficiles à financer.

7. Rendre la recherche plus accessible

De même, l’IA rend une telle recherche viable pour un plus grand nombre de personnes. À mesure que les délais diminuent, les coûts associés diminuent également. Ces optimisations signifient que les petites entreprises ou les chercheurs moins financés peuvent participer au même type d’étude.

Les enquêtes astronomiques conventionnelles peuvent coûter des milliards de dollars chacune — bien plus que ce que de nombreuses entreprises ou établissements d’enseignement peuvent se permettre. L’IA réduit ces dépenses de plusieurs manières. La plus évidente est qu’elle diminue le temps nécessaire pour mener une telle recherche, mais ses avantages vont plus loin.

Des modèles d’apprentissage automatique complexes peuvent fournir des résultats acceptables avec moins de données, réduisant ainsi les coûts associés. Des algorithmes prêts à l’emploi deviennent de plus en plus disponibles à mesure que cette technologie grandit, réduisant encore les dépenses liées à la technologie et au temps de formation du modèle. Des tendances comme celle-ci démocratiseront la cartographie de l’espace, conduisant à une plus grande diversité d’études, ce qui favorise l’innovation.

L’IA déverrouille les secrets de l’univers

Les scientifiques doivent cartographier l’univers avec plus de détails pour que la prochaine vague d’exploration spatiale décolle. L’IA pourrait être la clé de cette entreprise.

L’IA a déjà conduit à des améliorations impressionnantes dans un vaste ensemble de recherches astronomiques. Elle ne fera que s’améliorer à mesure que davantage d’équipes adopteront la technologie — les paramètres idéaux deviendront plus clairs et les données pertinentes augmenteront. L’apprentissage automatique pourrait être le catalyseur de la deuxième course à l’espace dans cette tendance.