L'IA détecte les signaux de la matière noire dans le chaos cosmique

ParisLes astronomes sont perplexes face à la matière noire, qui constitue environ 85% de la matière dans l'univers. Malgré son abondance, cette matière est invisible et se détecte uniquement par ses effets gravitationnels. Les scientifiques examinent la matière noire en étudiant le comportement des galaxies et autres structures cosmiques, mais cette tâche reste ardue. Une des difficultés majeures réside dans la distinction entre la matière noire et le bruit cosmique généré par les noyaux galactiques actifs (AGN) situés au centre des galaxies.

David Harvey du Laboratoire d'astrophysique de l'EPFL a réalisé une avancée majeure dans la recherche grâce à un algorithme d'apprentissage profond. Ce nouvel outil permet de distinguer les interactions de la matière noire des réactions des noyaux actifs de galaxies (AGN). Ce travail promet d'améliorer la précision des études sur la matière noire. Voici quelques éléments clés de ce développement :

• La méthode basée sur l'IA de Harvey utilise un réseau de neurones convolutionnel (CNN) entraîné sur des images d'amas de galaxies.
• Le modèle CNN a été alimenté par des milliers d'images simulées du projet BAHAMAS-SIDM.
• L'architecture 'Inception' du CNN a atteint la précision la plus élevée, à 80%, même dans des conditions de bruit réalistes.

Le modèle Inception pourrait révolutionner l'astrophysique. Capable de gérer les immenses volumes de données issus de futurs télescopes comme Euclid, cette méthode d'apprentissage profond permet aux astronomes d'analyser rapidement et avec précision de vastes ensembles de données pour détecter les signes subtils de matière noire s'auto-interagissant.

L'intelligence artificielle présente un avantage majeur : elle est capable d'apprendre et d'évoluer avec de nouvelles données. Plus nous collectons d'informations, plus elle s'améliore, en faisant un outil essentiel pour les nouvelles découvertes. Cette capacité d'apprentissage garantit que l'IA reste pertinente à mesure que nous approfondissons notre compréhension de l'univers.

Cette technologie va bien au-delà de la recherche sur la matière noire. Elle permet également aux scientifiques de distinguer différents événements cosmiques, ce qui conduit à de meilleurs modèles de l'univers. Ainsi, nous pouvons formuler des prédictions plus précises sur le comportement des galaxies et d'autres structures cosmiques, nous offrant une compréhension approfondie des forces fondamentales qui régissent l'univers.

Les méthodes d'IA telles qu'Inception démontrent l'importance cruciale de la collaboration entre astronomes et informaticiens. En unissant leurs compétences, ils ouvrent de nouvelles perspectives de recherche et fournissent des outils puissants pour répondre aux grandes questions scientifiques.

Les recherches d'Harvey avec le modèle Inception démontrent que l'IA peut résoudre des problèmes complexes que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas traiter. À mesure que de nouveaux télescopes collectent toujours plus de données, le rôle de l'IA en astrophysique continuera de croître, nous permettant d'approfondir notre compréhension de l'univers.

La capacité de l'IA à détecter les signaux de matière noire parmi le bruit cosmique constitue une avancée majeure en astrophysique. Cette technologie nous aide à mieux comprendre la matière noire, l'un des éléments les plus énigmatiques de l'univers.