Pour explorer les confins de la Voie lactée et découvrir les secrets de la formation des étoiles, une équipe de recherche japonaise a développé un modèle d'apprentissage profond. Dirigée par l’Université métropolitaine d’Osaka, l’équipe a utilisé l’intelligence artificielle pour analyser de grandes quantités de données provenant de télescopes spatiaux. Leurs efforts ont révélé des structures ressemblant à des bulles qui avaient été auparavant négligées dans les bases de données astronomiques.
Comme d’autres galaxies, la Voie lactée possède des structures en forme de bulles qui apparaissent principalement lors de la naissance et de l’activité d’étoiles massives. Ces structures sont appelées « Spitzerbubbles » et fournissent des informations précieuses sur la formation des galaxies et des étoiles.
L'étudiant diplômé Shimpei Nishimoto et le professeur Toshikazu Onishi ont travaillé avec des chercheurs d'institutions du Japon pour créer un modèle d'intelligence artificielle permettant de détecter ces bulles plus efficacement. En analysant les images du télescope spatial Spitzer et du télescope spatial James Webb, leur modèle a identifié avec précision la bulle Spitzer, une structure en forme de coquille qui aurait été créée par une explosion de supernova.
"Nos résultats montrent que non seulement la formation des étoiles mais aussi les effets des événements explosifs au sein des galaxies peuvent être étudiés en détail", a déclaré Nishimoto, étudiant diplômé.
Le professeur Onishi a ajouté : "À l'avenir, nous espérons que les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle accéléreront l'élucidation des mécanismes de l'évolution des galaxies et de la formation des étoiles."
Compilé à partir de /ScitechDaily