COSMOS - Grâce à une intelligence artificielle, un ordinateur a appris à différencier les véritables planètes des erreurs de mesure, en observant 15.000 enregistrements du télescope Kepler. Comment ? On vous explique tout.
Depuis sa mise en service en 2009, le télescope spatial chasseur d'exoplanètes Kepler a déjà permis d’identifier 4000 mondes lointains, en observant les variations lumineuses de plus de 200.000 étoiles, aux confins de notre galaxie. Pour aider Kepler dans sa quête pour trouver une sœur jumelle à la Terre, Alphabet, la maison mère de Google, a récemment mis la puissance de calcul de ses algorithmes au service de l’Agence spatiale américaine.
La NASA et le géant des nouvelles technologies ont annoncé avoir identifié deux nouvelles planètes rocheuses situées aux confins de notre galaxie, baptisées Kepler-80g et Kepler-90i. Plus encore que la découverte de ces deux astres, c’est la manière dont ils ont été repérés qui est marquante. Habituellement, les données extraites de Kepler sont triés par un logiciel, pour exclure les systèmes dépourvus de planètes, avant d’être analysées par des humains.
Un réseau de neurones artificiels avec Kepler
Un travail long et fastidieux, à raison "d’une demi-heure d’analyse par signal", souligne l’astronome Susan Mullally, interrogée par le magazine américain Wired. Un ingénieur de Google, Christopher Shallue, a eu la bonne idée de confier cette tâche à une intelligence artificielle, ou plus exactement à un "réseau de neurones artificiels". En collaboration avec l’astronome Andrew Vanderburg, Christopher Shallue a soumis 15.000 enregistrements déjà étudiés par les astronomes à un réseau de neurones artificiels, une technologie qui imite le cerveau humain.
Grâce à la technologie dite du "machine learning" (ou "apprentissage automatique", en français), l’ordinateur a appris à faire la différence entre les exoplanètes, les systèmes à deux étoiles ou les simples erreurs d’observation, avec un taux de réussite de 98,8 %. Comme les deux chercheurs le décrivent dans leur note de blog, ils lui ont ensuite soumis les données des 670 étoiles dont on savait déjà qu’elles possédaient plusieurs planètes, à la recherche de signaux plus faibles qui auraient pu échapper aux astronomes et trahir la présence de planètes jusqu’ici inconnues.
Le machine learning, un outil précieux pour la science
C’est ainsi que les deux chercheurs ont pu identifier deux nouvelles exoplanètes. Parmi elles, la petite Kepler-90i, assez semblable à Mercure, présente l’originalité d’appartenir à un système possédant déjà sept planètes identifiées. Cette découverte démontre qu' "il existe un autre système stellaire similaire à notre système solaire avec le même nombre de planètes en orbite autour d'une seule étoile", indique l'agence spatiale dans un communiqué.
Les deux chercheurs soulignent qu’il ne s’agit que d’un début, et que le réseau de neurones artificiels deviendra, à chaque planète trouvée ou à chaque étoile écartée, un peu plus performant. "Jusqu’à présent, nous n’avons utilisé notre modèle que pour en étudier 670 sur les 200.000 [étoiles sur lesquelles Kepler possède des données]. Il y a peut-être encore de nombreuses planètes à découvrir dans les données de Kepler."
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