L’IA découvre plus de 27 000 astéroïdes négligés dans d’anciennes images de télescope
Plus de 27 000 astéroïdes de notre système solaire avaient été négligés dans les images des télescopes existants – mais grâce à un nouvel algorithme alimenté par l’IA, nous en avons désormais un catalogue. Les scientifiques à l’origine de la découverte affirment que l’outil facilite la recherche et le suivi de millions d’astéroïdes, y compris ceux potentiellement dangereux qui pourraient frapper. Terre un jour. C’est pour ces roches spatiales menaçantes que le monde aurait besoin d’années d’avertissement préalable avant de essayant de les détourner loin de notre planète.
La plupart des nouveaux astéroïdes planer dans le Ceinture d’astéroïdes entre Mars et Jupiter, où les scientifiques ont déjà répertorié plus de 1,3 million d’éclats rocheux de ce type au cours des 200 dernières années. La dernière prime, découverte en cinq semaines environ, comprend également environ 150 roches spatiales dont les trajectoires les font glisser sur l’orbite terrestre ; Pour être clair, cependant, aucun de ces « astéroïdes géocroiseurs » ne semble être sur une trajectoire de collision avec notre planète. D’autres sont chevaux de Troie qui suivent Jupiter sur son orbite autour le soleil. Les observations de ces astéroïdes n’ont pas encore été soumises et acceptées par le Minor Planet Center de l’Union astronomique internationale, l’organisme officiel responsable des découvertes d’astéroïdes.
Les astronomes trouvent généralement de nouveaux astéroïdes en étudiant encore et encore des poches de notre ciel, grâce à des images de télescope recueillies plusieurs fois chaque nuit, généralement toutes les quelques heures. Alors que les planètes, les étoiles et les galaxies en arrière-plan restent inchangées d’une image à l’autre, les astéroïdes sont repérés sous forme de points lumineux qui bougent sensiblement, qui sont ensuite signalés et vérifiés. À partir de là, les orbites de ces astéroïdes sont déterminées et surveillées.
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« C’est vraiment un travail pour l’IA », a déclaré Ed Lu, directeur exécutif de l’Asteroid Institute et co-fondateur de la Fondation B612, au début du mois dernier lors d’une discussion sur la découverte. En fait, les outils d’IA conçus pour la recherche d’astéroïdes approchent déjà des niveaux réalisables par les humains, a déclaré Lu : « Je pense que nous allons rapidement dépasser cela au cours des prochaines semaines. »
L’algorithme développé par l’équipe de Lu, connu sous le nom de Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery, ou THOR, a analysé plus de 400 000 images d’archives du ciel conservées par le Laboratoire national de recherche en astronomie optique-infrarouge, ou NOIRLab. Tant qu’il y a environ cinq observations en 30 jours associées à la même poche du ciel, l’algorithme peut se mettre au travail. Il est formé sur un vaste ensemble de données qui le rend capable d’analyser jusqu’à 1,7 milliard de points lumineux dans une seule image de télescope. Il est conçu pour repérer et connecter un point lumineux d’une image du ciel à un autre dans une image différente, et déterminer si les deux points représentent le même objet – le plus souvent, cela indique un astéroïde se déplaçant dans l’espace, selon à une description de l’algorithme par la Fondation B612.
« Nous ne possédons pas de télescope, nous n’exploitons pas de télescope », a déclaré Lu lors de la discussion. « Nous faisons cela du point de vue de la science des données. »
Les scientifiques ont fait évoluer leur algorithme à l’aide de Google Cloud, dont la puissance de calcul et les services de stockage de données ont permis aux scientifiques de tester plus facilement des milliers d’orbites d’astéroïdes candidats, selon un communiqué publié mardi 30 avril par la Fondation B612.
« Non seulement nous pouvons trouver des astéroïdes dans des ensembles de données qui n’ont jamais été prévus à cet effet, mais nous pouvons également améliorer tous les autres télescopes du monde pour trouver des astéroïdes », a déclaré Lu lors de la conférence. « C’est un changement dans la façon dont l’astronomie est pratiquée. »
En 2022, la même équipe de scientifiques a utilisé THOR pour découvrir 100 astéroïdes qui n’avaient pas été détectés dans les images de télescopes existantes. D’autres équipes d’astronomes ont également exploité l’IA pour trouver de nouveaux astéroïdes. Il y a à peine deux semaines, par exemple, des scientifiques citoyens ont dirigé la formation d’un algorithme qui a conduit à la découverte de 1 000 nouveaux astéroïdes dans des images d’archives cliquées par le télescope spatial Hubble. En juillet dernier, un logiciel nommé HelioLinc3D, conçu pour rechercher des astéroïdes géocroiseurs, a découvert une roche spatiale de 600 pieds de large (180 mètres de large) qui devrait s’approcher à moins de 140 000 milles (225 000 kilomètres) de la Terre. C’est plus proche que la distance moyenne entre notre planète et la Lune.
Les scientifiques ont jusqu’à présent repéré plus de 2 000 de ces « astéroïdes potentiellement dangereux » et estiment qu’environ 2 000 autres restent à découvrir. Détecter ces roches spatiales dans le but d’aider à la défense planétaire est l’une des tâches du prochain observatoire Vera C. Rubin au Chili, pour lequel le logiciel de chasse aux astéroïdes HelioLinc3D a été développé.
Le télescope de 8,4 mètres, dont la mise en service est prévue l’année prochaine, prendra des images du ciel austral chaque nuit pendant au moins une décennie, chaque image couvrant une superficie de 40 pleines lunes. Les scientifiques affirment que cette cadence, soutenue par des logiciels basés sur l’IA comme THOR et HelioLinc3D, pourrait aider l’observatoire à trouver jusqu’à 2,4 millions d’astéroïdes – le double de ceux actuellement catalogués – au cours de ses six premiers mois d’exploitation.