L’intelligence artificielle continue de transformer la recherche scientifique, et l’astronomie en offre une nouvelle démonstration spectaculaire. Deux chercheurs de l’Agence spatiale européenne (ESA) ont ainsi mis au point un outil basé sur un réseau neuronal capable d’explorer automatiquement des volumes massifs d’images spatiales. En moins de trois jours, cette technologie a permis d’identifier plus de 1 400 objets célestes atypiques, dont plus de 800 inconnus jusqu’alors.
Une exploration accélérée de décennies de données spatiales
Baptisé AnomalyMatch, l’algorithme a été entraîné à partir des archives complètes du télescope spatial Hubble, qui couvrent plus de 35 ans d’observations et des dizaines de milliers de jeux de données. En deux jours et demi seulement, le système a analysé près de 100 millions de vignettes d’images, un volume impossible à traiter manuellement par des équipes humaines.
Selon l’ESA, même si les astronomes excellent dans l’identification d’objets inhabituels, l’explosion du volume de données rend désormais indispensable l’appui de solutions automatisées pour détecter les signaux faibles et les phénomènes rares.
Galaxies étranges, lentilles gravitationnelles et objets mystérieux
Parmi les découvertes figurent de nombreuses galaxies en interaction, présentant des formes déformées ou de longues traînées d’étoiles et de gaz. L’outil a également repéré plusieurs lentilles gravitationnelles, un phénomène par lequel la lumière d’une galaxie lointaine est déviée par la masse d’un objet au premier plan. D’autres anomalies incluent des disques protoplanétaires vus par la tranche, des galaxies riches en amas stellaires géants et même des « galaxies méduse ».
Plus intrigant encore, plusieurs dizaines d’objets détectés n’ont pas pu être classés dans les catégories astrophysiques connues, ouvrant potentiellement la voie à de nouvelles hypothèses scientifiques.
Une nouvelle ère pour l’astronomie assistée par IA
« C’est une utilisation remarquable de l’IA pour maximiser le rendement scientifique des archives de Hubble », souligne Pablo Gómez, l’un des concepteurs de l’outil. Il ajoute que ces résultats démontrent le potentiel de telles approches pour explorer d’autres bases de données astronomiques à grande échelle.
Alors que de futurs observatoires comme le télescope James Webb ou les grands relevés du ciel produisent des volumes de données toujours plus importants, des solutions comme AnomalyMatch pourraient devenir essentielles pour accélérer les découvertes et repousser les frontières de notre compréhension de l’Univers.
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