TENDANCES
Comparateur
- AUTO
La chasse aux exoplanètes est un processus extrêmement long, et les données à traiter pour arriver à faire la moindre découverte sont bien nombreuses. Pour réduire un tant soit peu la masse de travail à accomplir pour progresser dans la matière, des chercheurs de Google ont développé une nouvelle façon d’utiliser l’IA, avec des résultats plus efficaces et plus rapides.
Pour repérer une exoplanète, une des méthodes les plus communes consistes à observer la baisse de luminosité provoquée par son passage entre une étoile et notre planète. Ainsi, la mission Kepler de la NASA a passé quatre ans concentrée sur une partie bien précise de l’espace, prenant une photo toutes les 30 minutes, ce qui représente un total de 14 milliards de données concernant environ 200.000 étoiles.
Chris Shallue, spécialiste en recherche sur l’IA chez Google, a fait équipe avec Andrew Vanderburg, un astrophysicien de l’Université du Texas à Austin, afin d’entraîner un système de machine-learning à traiter toutes ces données pour identifier autant d’exoplanètes que possible. L’entraînement consistait à faire traiter au système près de 15.000 signaux de Kepler, déjà connus comme désignant des exoplanètes ou d’autres objets, comme des étoiles binaires. Et les résultats sont très encourageants, puisque le taux de réussite de la machine était de 96%.
SOURCEengadget
Reddit a déposé une plainte contre Anthropic, la société d’intelligence artificielle responsable du chatbot Claude,...
Nintendo vient de proposer la mise à jour 20.1.1 pour la Switch 2. Il s’agit de la fameuse mise à jour day one qui vient...
Comme prévu, les sites pornographiques Pornhub, YouPorn et Redtube ont fermé leurs portes en France. Aylo, le propriétaire des trois...
Les données concernant le déploiement de la 4G et de la 5G par les opérateurs français lors du mois de mai 2025 sont...
DeepSeek, la société chinoise spécialisée dans les modèles d’IA, a récemment publié une version...