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Une intelligence artificielle trouve une 8e planète à un système stellaire désormais très similaire au nôtre

15 Déc 2017 | 0 commentaires

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Après avoir appris et maitriser, tel un maitre et en 4 heures, le jeu des échecs, l’intelligence artificielle de Google se lance maintenant à l’assaut des étoiles !

Une technique d’apprentissage automatique appelée réseau de neurones artificiels a identifié deux nouvelles exoplanètes dans notre galaxie, selon une annonce hier de scientifiques de la NASA et d’un ingénieur logiciel de Google, ce qui signifie que les chercheurs connaissent maintenant deux nouveaux mondes grâce au pouvoir de l’intelligence artificielle.

La découverte de nouvelles exoplanètes (c’est ainsi que l’on désigne les planètes à l’extérieur de notre système solaire), est désormais une occurrence relativement commune et l’instrument privilégié actuellement, que les scientifiques utilisent pour les identifier, est le télescope spatial Kepler, qui a déjà repéré 2 525 exoplanètes. Mais ce qui est nouveau dans cette annonce, c’est que les chercheurs ont utilisé une intelligence artificielle pour repérer ces deux nouveaux mondes, maintenant appelés Kepler-90i et Kepler-80g. La planète connue sous le nom de 90i est particulièrement intéressante pour les astronomes, car elle porte à 8 le nombre total de planètes connues en orbite autour de cette étoile, une référence à notre propre système. La température moyenne sur 90i serait de plus de 430 °C.

Les similarités du système stellaire Kepler-90 avec nptre système solaire. (NASA/ Ames Research Center/ Wendy Stenzel )

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De même que les découvertes d’exoplanètes sont désormais communes, les réseaux neuronaux, des logiciels qui apprennent à partir de données (par opposition à un programme dans lequel des règles ont été programmées), le sont également. Ils permettent la traduction de la langue sur Facebook, la reconnaissance faciale avec le système FaceID sur le nouvel iPhone X et la reconnaissance d’images sur Google Photos. L’exemple classique sur la façon dont un réseau neuronal apprend est de considérer des images de chats, si vous alimentez un un réseau neuronal avec des images de chats, plus tard il devrait être capable d’identifier de nouvelles images de ces créatures qu’il “pense” avoir détecté.

Selon Christopher Shallue, ingénieur logiciel chez Google AI, lors d’une téléconférence de la NASA jeudi :

Les réseaux de neurones existent depuis des décennies, mais ces dernières années, ils ont connu un énorme succès dans une grande variété de problèmes. Et maintenant nous avons montré que les réseaux de neurones peuvent également identifier des planètes dans les données collectées par le télescope spatial Kepler.

Les astronomes ont besoin d’outils tels que des télescopes pour rechercher des exoplanètes, et les chercheurs en intelligence artificielle ont besoin de grandes quantités de données étiquetées. Dans ce cas, Shallue a formé le réseau neuronal en utilisant 15 000 signaux étiquetés qu’ils avaient déjà de Kepler. Ces signaux, appelés courbes de lumière, sont des mesures de la façon dont la lumière d’une étoile diminue lorsqu’une planète en orbite passe entre l’étoile et l’œil de Kepler, une technique appelée méthode du transit. Sur les 15 000 signaux, environ 3 500 étaient des courbes de lumière provenant d’une planète qui passait, et le reste était de faux positifs. C’était ainsi que le réseau de neurones a pu apprendre à faire la différence entre les courbes de lumière engendrée par le passage de planètes et les signaux d’autres phénomènes.

Finalement, Shallue et son collaborateur, Andrew Vanderburg, chercheur de la NASA à l’université du Texas à Austin, ont détourné le réseau de neurones sur des données de Kepler qui ne figuraient pas dans son entraînement original. Il a passé au crible les données de 670 systèmes stellaires, en se concentrant sur les signaux faibles qui pourraient éventuellement représenter une planète pas encore découverte. Et donc, il a trouvé deux nouveaux mondes.

Selon Shallue :

L’apprentissage automatique brille vraiment dans les situations où il y a trop de données pour que les humains ne les examiner par eux-mêmes.

Et il rajoute que le fait de trouver deux planètes an analysant les faibles signaux de ces 670 étoiles fut une « preuve de faisabilité/ concept », que leur réseau neuronal fonctionne aussi dans ce domaine. Leur prochain objectif est de l’utiliser avec beaucoup plus de données: les signaux d’environ 150 000 étoiles supplémentaires. Et Shallue admet qu’il n’est pas un expert en astronomie, c’est pourquoi il a collaboré sur le projet avec Vanderburg.

Alors que de l’intelligence artificielle a déjà été utilisée dans ce type de recherche, pour Shallue  :

C’est la première fois qu’un réseau de neurones a été spécifiquement utilisé pour identifier une nouvelle expoplanète.

L’annonce sur le site de la NASA : Discovery of eight planets makes alien system the first to tie with our solar system.

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