Des petits points rouges peuvent marquer la phase temporaire du trou noir.

Une étude révolutionnaire a identifié sept lentilles de quasar potentielles à l'aide d'un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur des données simulées, marquant un progrès significatif dans la recherche en astrophysique. Les résultats, basés sur une analyse de 800 000 objets de l'enquête de l'instrument spectroscopique d'énergie sombre (DESI), ont été récemment publiés dans The Astrophysical Journal. Les chercheurs ont utilisé un système d'IA pour détecter des signes de lentille gravitationnelle, où l'immense gravité d'un objet massif déforme et magnifie la lumière d'un objet plus éloigné. Dans ce cas, les lentilles suspectées sont elles-mêmes des quasars, des noyaux galactiques extrêmement lumineux alimentés par des trous noirs supermassifs.

L'étude a été menée par Everett McArthur, un étudiant diplômé en astronomie à l'Université d'État de l'Ohio, qui a décrit les quasars comme des " images de bébé " de trous noirs supermassifs.

Le processus a commencé avec un ensemble de données de 800 000 quasars potentiels recueillis par le projet DESI. Pour passer au crible cette vaste quantité de données, l'équipe de recherche a développé un modèle d'IA formé sur des exemples synthétiques de systèmes de lentilles de quasar. Ces simulations ont aidé l'algorithme à distinguer les quasars typiques de ceux qui pourraient présenter les signes révélateurs de lentilles gravitationnelles. L'IA a appris à analyser les données spectrales, à la recherche de modèles spécifiques indiquant qu'une lumière de quasar a été courbée par un autre objet massif. McArthur a expliqué que la capacité de l'IA à détecter des variations subtiles dans les spectres de quasar était cruciale.

"Ce que cela prouve, c'est que notre architecture a été capable d'analyser un éventail diversifié de spectres de quasars d'une manière vraiment significative", a-t-il noté. Après avoir filtré la liste initiale à seulement 200 candidats prometteurs, l'équipe a manuellement examiné chacun d'eux avant de sélectionner les sept derniers. Chaque candidat présente des caractéristiques compatibles avec un quasar agissant comme une lentille gravitationnelle, bien que des vérifications supplémentaires soient nécessaires. Pour confirmer ces résultats, les chercheurs prévoient d'utiliser l'imagerie haute résolution à partir de télescopes spatiaux tels que le télescope spatial Hubble.

Ces observations permettraient un examen plus détaillé des structures à lentille et fourniraient des preuves plus solides de la présence d'une lentille gravitationnelle. Si elles sont confirmées, ces découvertes pourraient améliorer considérablement les modèles actuels de formation de galaxies et d'évolution des trous noirs. L'étude met en évidence le rôle croissant de l'intelligence artificielle dans la recherche astronomique, en particulier dans l'identification de phénomènes rares et complexes. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur une inspection manuelle, ce qui est peu pratique compte tenu du volume considérable de données générées par les enquêtes modernes. En formant l'IA à des scénarios simulés, les chercheurs peuvent améliorer les taux de détection et réduire les faux positifs.

Cette approche ouvre la porte à la découverte d'événements cosmiques encore plus inhabituels à l'avenir. À l'avenir, l'équipe espère appliquer des techniques similaires pour explorer d'autres types de phénomènes célestes rares. " Vous pouvez très bien étendre ce type d'étude pour trouver de nombreuses anomalies rares dans un spectre ", a déclaré McArthur.