Comment les télescopes autonomes peuvent transformer l’astronomie

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Les astronomes et les physiciens continuent de poursuivre les réponses aux questions les plus profondes de l’univers, mais sur de nombreux sujets, y compris la matière noire et l’énergie sombre, ils sont bloqués. Et si un autonofonctionnant en douceur télescope, exempt de biais humains et de complications, pourrait trouver les solutions qui nous manquaient?

Aujourd’hui, humans steer des observatoires autour du ciel en les pointant vers des objets uniques, ou, plus souvent, en se déplaçant entre une liste de cibles sur lesquelles ils espèrent collecter des données tout en tenant compte du mouvement de la Terre, la météo et d’autres facteurs. Les scientifiques réfléchissent maintenant aux moyens de planifier et d’automatiser la façon dont les télescopes parcourent leur liste de cibles, afin d’optimiser leurs recherches d’événements cosmiques passionnants. OUn jour, les télescopes alimentés par l’IA pourraient même écrire et tester des hypothèses pour les physiciens.

« Tout comme nous décidons de la façon de tourner une voiture et du livre à lire ensuite, quelles simulations et quelles observations faire peuvent être paramétrées pour explorer les espaces les plus profonds de notre ignorance », Brian Nord, scientifique associé au Fermilab, dit Gizmodo.

Aujourd’hui, une liste de cibles est envoyée à un télescope, où un script informatique aidé par un humain contrôle le pointage et sélectionne les cibles d’intérêt. Nord voit cela comme une opportunité pour le télescope de prendre de meilleures décisions et même d’explorer en dehors des coordonnées spécifiques qui lui ont été données. Un télescope «intelligent» pourrait même rendre compte de toute situation inattendue en temps réel, comme un pivotement pour passer plus de temps à observer une explosion soudaine d’un trou noir. Nord connaissait déjà l’utilisation de l’apprentissage automatique pour classer des objets dans l’espace et, à travers des conversations avec d’autres experts, il a réalisé que l’apprentissage automatique pouvait être un moyen d’optimiser les performances d’expériences scientifiques, y compris les télescopes.

«C’est un problème difficile», a expliqué Auralee Edelen, maintenant associée de recherche au SLAC National Accelerator Laboratory, qui a en partie inspiré Nord grâce à son travail d’application de l’apprentissage automatique au contrôle des accélérateurs de particules. La Terre tourne, le ciel nocturne change tout au long de l’année et la couverture nuageuse pourrait bloquer la prochaine cible de votre liste dans une nuit donnée.

« Si je n’étais qu’un humain regardant les prévisions météorologiques, essayant de planifier un chemin qui serait le mieux pour regarder un nouvel ensemble de cibles après le changement des conditions, c’est une chose difficile à faire », a déclaré Edelen à Gizmodo. « Mais ce type de planification de chemin est quelque chose pour lequel l’IA devrait être assez bien adaptée. »

Cela ne met pas nécessairement les opérateurs de télescopes hors de leur travail – ils auraient toujours le rôle de maintenir le télescope, de vérifier les spots et de s’assurer que le programme n’essaye pas de faire fonctionner le télescope en dehors de ses limites, comme essayer de regarder à des sources qu’un télescope fixe ne peut pas pointer physiquement.

Mais Nord a des idées au-delà de la simple planification du chemin le plus efficace à travers le ciel. Et si vous pouviez automatiser l’ensemble du processus de découverte astrophysique?

En 2016, Nord a dirigé une collaboration qui a introduit un preuve de concept appelé SPOKES, ou le SPectrOscopic KEn Simflux de travail de l’lation. Le projet simulerait une estimation paramètres de cosmologie, comme celui appelé l’équation d’état de l’énergie sombre, qui détermine le sort ultime de l’univers. Il intègre à la fois les constantes physiques que nous avons déjà mesurées sur l’univers, ainsi que des informations sur les instruments mêmes qui observeraient les galaxies, afin de calculer le paramètre. En gros, c’est un cadre qui vous permet de simuler pas seulement l’univers mais interaction entre un télescope et l’univers.

Nord a pensé à quoi ressemblerait ce système avec l’apprentissage automatique ajouté. Un algorithme d’apprentissage automatique pourrait être utilisé pour générer la configuration expérimentale optimale avec laquelle observer l’univers – comme la façon dont les fibres optiques sont allouées pour observer différentes longueurs d’onde de la lumière – afin de calculer cette équation d’état de l’énergie sombre. Ensuite, vous pouvez remplacer le télescope simulé par un télescope réel basé sur ces paramètres, qui fournirait la simulation avec de nouvelles données. La simulation serait mise à jour en fonction de l’arrivée données et pointer automatiquement le télescope à des sources qui aideraient à réconcilier les différences entre ce que le télescope observe et ce que la simulation prédit. En théorie, once que l’univers simulé et l’univers réel étaient en accord, un astronome pourrait simplement regarder quelle valeur la simulation a donnée pour l’équation d’état de l’énergie sombre.

Nord a proposé une telle expérience, appelée Automated Cosmology Experiment, ou ACE, pour l’IA pour Science mairies mis en place par le Laboratoire national d’Argonne en 2019. Il était enthousiasmé par le potentiel d’un tel système à générer ses propres hypothèses sur l’apparence de l’univers dans la simulation puis testez-les en choisissant les cibles d’observation en temps réel. Sortez l’humain de l’équation, et un tel système pourrait découvrir de nouveaux objets ou vérités sur l’univers que les biais ou interventions humains les font manquer. Par exemple, il existe un biais bien connu appelé le biais de Malmquist qui dit essentiellement que les humains sont plus enclins à regarder des objets plus brillants (comme des galaxies), conduisant à un échantillon d’observation ce n’est pas représentatif de l’ensemble de la population. Pun système automatisé pourrait peut-être éviter cela.

Bien qu’une telle expérience entièrement automatisée se rapproche du territoire du ciel généré par algorithme, elle s’appuie sur une synergie croissante entre l’intelligence artificielle et l’astronomie. L’IA peut classer les images d’objets dans le ciel, comme galaxies lointaines et les supernovae, des observations de tri préalable afin que les astronomes ne puissent parcourir que les images susceptibles d’être pertinentes pour leur travail. Les chercheurs ont déjà utilisé des techniques d’apprentissage automatique pour prédire certaines des paramètres physiques et à Reduire le bruit en images du ciel. Une équipe de scientifiques dirigée par Elahesadat Naghib à Princeton a conçu un moyen d’utiliser l’apprentissage automatique pour planifier les observations au prochain grand télescope synoptique, similaire à l’idée de télescope autonome de Nord.

Mais il y a des défis uniques qui viennent avec une telle intégration intensive de l’apprentissage automatique. Les algorithmes ont la réputation d’être des «boîtes noires»; il peut être difficile de comprendre exactement ce qu’ils font et pourquoi. Joshua Peek, astronome associé au Space Telescope Science Institute, a expliqué à Gizmodo que le simple fait de choisir quoi regarder peut introduire un biais, et l’IA est extrêmement bonne pour exploiter le biais au point de le rendre erreurs potentiellement nuisibles. Il y a, à juste titre, beaucoup de scepticisme à propos de ces systèmes, a déclaré Peek. Peut-être que le plus grand défi consiste simplement à trouver la meilleure façon de représenter le cosmos par algorithme et à trouver des personnes ayant l’expertise pour le faire.

Les humains ne seront jamais complètement écartés de l’équation d’observation des étoiles, étant donné que le but ultime – comprendre notre univers – est profondément humain. Mais comme les télescopes prennent une quantité de données sans précédent et que les scientifiques continuent de se débattre pour les questions les plus profondes de l’univers, il est clair que nous allons avoir besoin d’aide. Et peut-être les astronomes ont besoin de l’aide de quelque chose qui pense un peu moins comme un humain.

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