La même technologie utilisée pour débloquer les smartphones des gens aussi aider à percer les secrets de l'univers? Cela peut paraître improbable, mais c’est exactement ce à quoi s’efforcent de parvenir des chercheurs de l’université suisse de science et de technologie ETH Zurich.
Contenu
- La matière noire compte
- Une faible lentille gravitationnelle à la rescousse
- Extraire les paramètres cosmologiques
- Une IA cosmologique
Utilisation d’une variante du type de réseau neuronal d’intelligence artificielle derrière la reconnaissance faciale actuelle technologie, ils ont développé une nouvelle I.A. des outils qui pourraient changer la donne dans la découverte de ce que l'on appelle “matière noire.» Les physiciens estiment que la compréhension de cette substance mystérieuse est nécessaire pour expliquer les questions fondamentales sur la structure sous-jacente de l’univers.
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« L’algorithme que nous [utilisons] est très proche de celui couramment utilisé en reconnaissance faciale »
Janis Fluri, un doctorat. étudiant qui travaille dans un laboratoire de l'ETH Zurich axé sur l'application des réseaux de neurones aux problèmes cosmologiques, a déclaré à Digital Trends. « La beauté de l’IA. c'est qu'il peut apprendre de pratiquement n'importe quelle donnée. En reconnaissance faciale, il apprend à reconnaître les yeux, la bouche et le nez, tandis que nous recherchons des structures qui nous donnent des indices sur la matière noire. Cette reconnaissance de formes est essentiellement au cœur de l’algorithme. En fin de compte, nous l’avons uniquement adapté pour déduire les paramètres cosmologiques sous-jacents.La matière noire compte
Mais que recherchent exactement les chercheurs? Pour l’instant, ce n’est pas entièrement connu. Mais comme l’a déclaré de façon mémorable Potter Stewart, juge de la Cour suprême des États-Unis, à propos de l’obscénité: « Je le sais quand je le vois ». Ou plutôt, nous ne le ferons pas – parce que cela ne se voit pas. Mais les scientifiques le sauront une fois qu’ils l’auront trouvé. Bienvenue dans le monde étrange de la matière noire.
L’existence de la matière noire sous une forme ou une autre fait l’objet d’hypothèses depuis plus d’un siècle. On estime qu’elle représente environ 27 % de l’univers, soit un ratio d’environ six pour un supérieur à la matière visible. Tout ce que nous pouvons détecter dans l'univers: toute la matière atomique qui constitue les galaxies, les étoiles, les planètes et la vie. sur Terre, l'appareil sur lequel vous lisez cet article n'est qu'une infime fraction de toute la matière qui existe. La grande majorité ne peut pas être suivie directement. Il est invisible et capable de traverser directement la matière visible ordinaire.
Au lieu de cela, son existence repose sur nos observations sur le fonctionnement de l’univers; comme un colocataire que vous ne voyez jamais mais qui existe certainement parce que sa moitié des factures est payée et que quelqu'un utilise occasionnellement la douche quand vous le souhaitez. Seulement dans ce cas, c’est parce que les scientifiques ont découvert que la vitesse à laquelle les galaxies tournent est suffisamment rapide pour qu'ils ne puissent pas être maintenus ensemble simplement par la gravité générée par des phénomènes observables. matière. La matière noire est donc théorisée comme étant les ingrédients secrets qui donnent à ces galaxies la masse supplémentaire dont elles ont besoin pour ne pas se déchirer comme un sac en papier suicidaire. C’est ce qui pousse la matière normale sous forme de poussière et de gaz à s’accumuler et à s’assembler en étoiles et en galaxies.
Une faible lentille gravitationnelle à la rescousse
Rechercher quelque chose qui ne peut pas être regardé semble difficile. C'est. Mais il existe un moyen permettant aux scientifiques de déterminer où, selon eux, la matière noire est la plus susceptible de se trouver. Pour ce faire, ils examinent les façons subtiles dont la lumière, due à la gravité des grands amas de galaxies, plie et déforme la lumière des galaxies plus lointaines. C’est ce qu’on appelle une lentille gravitationnelle faible.
L'observation des zones autour d'amas massifs de galaxies permet aux astronomes d'identifier les galaxies d'arrière-plan qui semblent déformées. Grâce à la rétro-ingénierie de ces distorsions, ils peuvent ensuite isoler là où ils pensent que se trouvent les concentrations les plus denses de matière, à la fois visibles et invisibles. Pensez-y comme à l’effet mirage qui rend les images lointaines floues et chatoyantes par une journée chaude – mais beaucoup plus loin.
"Auparavant, on étudiait les cartes de masse de lentilles faibles en sélectionnant manuellement les caractéristiques pertinentes", a expliqué Janis Fluri. « Il s'agit d'une tâche très compliquée et rien ne garantit que les fonctionnalités sélectionnées contiennent toutes les informations pertinentes. Nous résolvons ce problème avec l'A.I. approche. Les réseaux de neurones convolutifs utilisés dans notre travail excellent dans la reconnaissance de formes.
Un réseau neuronal convolutif est un type d’intelligence artificielle inspirée du cerveau qui est fréquemment utilisé pour les tâches de classification d’images. Bien que ses neurones aient encore les poids et les biais apprenables des réseaux neuronaux conventionnels (c'est-à-dire les éléments qui leur permettent de apprendre), son hypothèse explicite selon laquelle il traite des images comme entrées permet à ses créateurs de réduire le nombre de paramètres dans le réseau. Cela le rend plus efficace.
« Il s’agissait de la première application de l’IA. pour de vraies données cosmologiques, y compris tous les aspects pratiques qui en découlent.
"En gros, [cela fonctionne en fournissant aux réseaux] une grande quantité de données, ils créent automatiquement un ensemble de filtres complexes pour extraire les informations pertinentes des cartes", Dr Tomasz Kacprzak, l'un des autres co-auteurs du projet, a déclaré à Digital Trends. "Ensuite, il essaie de combiner ces filtres de manière optimale pour donner une réponse aussi précise que possible."
Extraire les paramètres cosmologiques
Les chercheurs ont entraîné leur réseau neuronal en lui fournissant des données générées par ordinateur qui simulent l’univers. Cela lui a permis d’analyser à plusieurs reprises des cartes de matière noire afin de pouvoir extraire des « paramètres cosmologiques » à partir d’images réelles du ciel nocturne. Les résultats ont montré des améliorations de 30 % par rapport aux méthodes traditionnelles, basées sur une analyse statistique réalisée par l'homme.
« L’A.I. L’algorithme a besoin de beaucoup de données pour apprendre pendant la phase de formation », a poursuivi Fluri. « Il est très important que ces données de formation, dans nos simulations de cas, soient aussi précises que possible. Sinon, il apprendra des fonctionnalités qui ne sont pas présentes dans les données réelles. Pour ce faire, nous avons dû générer de nombreuses simulations volumineuses et précises, ce qui était très difficile. Par la suite, nous avons dû peaufiner l’algorithme pour obtenir des performances optimales. Cela a été fait en testant plusieurs architectures réseau pour optimiser les performances.
Ils ont ensuite utilisé leur réseau neuronal entièrement formé pour analyser de véritables cartes de matière noire. Ceux-ci provenaient de ce qu'on appelle Ensemble de données KiDS-450, réalisé à l'aide du VLT Survey Telescope (VST) au Chili. L’ensemble de données couvre une superficie totale d’environ 2 200 fois la taille de la pleine lune. Il contient des enregistrements d'environ 15 millions de galaxies.
En raison de cette quantité extraordinaire de données, les chercheurs avaient besoin d’un superordinateur pour mettre en œuvre leur intelligence artificielle. Ils ont finalement utilisé leur I.A. sur un ordinateur du Centre national suisse de calcul scientifique à Lugano, une ville du sud de la Suisse frontalière avec l'Italie. Les supercalculateurs du CSCS sont à la disposition de toutes les universités et institutions de recherche suisses. Ses machines sont si puissantes que, pour éviter leur surchauffe, l'eau du lac de Lugano voisin est pompé pour le refroidissement à un débit de 460 litres par seconde.
Une IA cosmologique
« Il s’agissait de la première application de l’IA. pour de vraies données cosmologiques, y compris tous les aspects pratiques qui les accompagnent », a déclaré Fluri. « Nous pourrions montrer que notre méthode produit des résultats cohérents sur un ensemble de données relativement petit. Nous espérons utiliser la même méthode sur des observations plus vastes, mais également mesurer davantage de paramètres cosmologiques pour sonder d’autres aspects de la physique cosmologique. Enfin, nous espérons apprendre de nouvelles connaissances sur le secteur sombre de l’univers. »
Selon Fluri, l’équipe a désormais dépassé l’ensemble de données KiDS-450, « car il existe désormais des ensembles de données plus récents et de meilleure qualité ». L'un en particulier est le Enquête sur l'énergie noire, une enquête à grande échelle dans le visible et le proche infrarouge réalisée par des instituts de recherche et des universités des États-Unis, du Brésil, du Royaume-Uni, d'Allemagne, d'Espagne et de Suisse.
"Avant de pouvoir analyser de nouveaux ensembles de données, nous devons toutefois adapter notre méthode de manière à ce qu'elle puisse gérer l'augmentation du volume de données", a déclaré Fluri. « Nous expérimentons actuellement certaines méthodes pour y parvenir. Après cela, nous discuterons du prochain ensemble de données que nous souhaitons analyser. Je ne peux pas encore vous donner de calendrier, car cela dépend de l’ensemble de données choisi et des exigences des simulations.
Un document décrivant le travail a été récemment publié dans la revue Physical Review D.
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