Intelligence artificielle Astrophysique : des milliers d'amas de galaxies découverts grâce à l'Intelligence Artificielle

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Astrophysique : des milliers d’amas de galaxies découverts grâce à l’Intelligence Artificielle

Une équipe de l’IAS (Institut d’Astrophysique Spatiale) a combiné les observations submillimétriques du satellite Planck à une méthode basée sur les réseaux de neurones artificiels (ANN) afin de construire une carte tSZ pour la détection d’amas de galaxies : MILCANN. Cette dernière leur a permis d’élaborer un catalogue d’environ 4 000 sources qu’ils ont publié et mis à la disposition de la communauté.

L’Institut d’Astrophysique Spatiale (IAS) est un laboratoire de recherche du CNRS et de l’Université Paris-Saclay, il regroupe 140 personnes sur le site d’Orsay (Essonne) et fait partie de l’Observatoire des Sciences de l’Univers de l’Université Paris-Saclay. Les équipes scientifiques et techniques de l’IAS conçoivent et exploitent les données des instruments des missions spatiales en astronomie du CNES, de l’ESA (Agence Spatiale Européenne) et parfois de la NASA. La mission de cosmologie Planck est un des projets majeurs du laboratoire, qui est le maître d’œuvre de l’instrument principal.

Le satellite Planck

C’est de Kourou, en Guyane française, qu’a été lancé, à bord d’Ariane 5, le satellite Planck de l’ESA en même temps que le satellite infrarouge Hersschel, en 2009. Depuis, il cartographie le fond diffus cosmologique, un rayonnement dans le domaine micro-onde, émis 380 000 ans après le Big Bang, alors que l’univers se réduisait à un gaz chaud et quasi homogène. D’infimes variations de sa température renseignent notamment sur son contenu, son taux d’expansion et sur les propriétés des fluctuations primordiales qui ont donné naissance aux galaxies. Une première analyse de l’ensemble des données avait été publiée en 2015, sous la forme de huit cartographies complètes du ciel qui incluaient la polarisation de ce rayonnement fossile, c’est-à-dire les directions préférentielles dans lesquelles, au niveau microscopique, vibrent les ondes lumineuses. La détection des amas de galaxies (concentration d’au moins une centaine de galaxies liées ensemble par la gravitation) fait partie de sa mission.

Les données du satellite Planck ont déjà été utilisées à trois reprises pour produire des catalogues d’amas de galaxies en détectant l’effet Sunyaev – Zeld’ovich (SZ) qui trace le gaz chaud des amas de galaxies. La technique employée était celle du filtrage adapté multi fréquences appliqué aux six fréquences de l’instrument HFI (High Frequency Instrument) de Planck.

Un réseau de neurones artificiels pour améliorer la cartographie

Des chercheurs ont déjà tenté d’améliorer la détection des amas de galaxies grâce à l’apport de l’intelligence artificielle : les réseaux de neurones (Aghanim et al. 2015), puis une autre technique d’intelligence artificielle, basée sur des arbres de décision, avait elle aussi été utilisée, permettant de caractériser les galaxies d’amas en estimant leur masse stellaire et leur taux de formation stellaire (Bonjean et al. 2019).

Dans cette toute nouvelle analyse, les auteurs ont procédé en deux étapes. Tout d’abord, une carte du ciel de l’effet SZ a été créée à partir des six cartes HFI créées grâce à Planck. Ensuite, un réseau de neurones entraîné sur des amas connus a été appliqué pour éliminer les pixels de la carte ayant une très faible probabilité de tracer le gaz chaud. Un filtre a ensuite été utilisé pour ne garder que les ensembles de pixels traçant les amas de galaxies.

L’apprentissage automatique a permis aux chercheurs de différencier la signature caractéristique des “vraies” sources tSZ et des signaux parasites directement à partir des données en utilisant un échantillon de référence de sources astrophysiques.
Par la suite, les chercheurs emploieront des algorithmes d’intelligence artificielle non supervisés, mais guidés par la physique des amas de galaxies pour tirer profit de leur avantage à détecter les signaux faibles et séparer les composantes en même temps.

Une étude de R&D (financée par le CNES), ainsi qu’une thèse, sont en cours sur le sujet. Le catalogue final ainsi obtenu contient près de 4 000 candidats d’amas de galaxies, dont seuls 10 % ont des probabilités d’être des faux positifs. Ce nouveau catalogue est mis à disposition de la communauté au sein de la base de données d’amas de galaxies SZ de IDOC (IAS,http://szcluster-db.ias.u-psud.fr/) et par le CDS (Centre de Données de Strasbourg).

Sources de l’article : CNRS.


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Marie-Claude Benoit

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