Des astronomes utilisent l’IA pour trouver des étoiles insaisissables qui « engloutissent » des planètes

Des astronomes ont récemment découvert des centaines de naines blanches « polluées » dans notre galaxie, la Voie Lactée. Il s’agit de naines blanches capturées en train de consommer activement des planètes sur leur orbite. Elles constituent une ressource précieuse pour étudier l’intérieur de ces planètes lointaines et détruites. Elles sont également difficiles à trouver.

Par le passé, les astronomes devaient examiner manuellement des montagnes de données d’observation pour déceler des signes de la présence de ces étoiles. Des observations complémentaires permettaient ensuite de confirmer ou de réfuter leurs soupçons.

En utilisant une nouvelle forme d’intelligence artificielle, appelée apprentissage multiple, une équipe dirigée par Malia Kao, étudiante diplômée de l’Université du Texas à Austin, a accéléré le processus, conduisant à un taux de réussite d’identification de 99 %. Les résultats ont été publiés le 31 juillet dans Le Journal d’Astrophysique.

Les naines blanches sont des étoiles en phase finale de vie. Elles ont épuisé leur carburant, libéré leurs couches externes dans l’espace et se refroidissent lentement. Un jour, notre Soleil deviendra une naine blanche, mais ce ne sera pas avant 6 milliards d’années.

Parfois, les planètes en orbite autour d’une naine blanche sont attirées par la gravité de leur étoile, déchirées et consumées. Dans ce cas, l’étoile est « polluée » par des métaux lourds provenant de l’intérieur de la planète. Comme l’atmosphère des naines blanches est presque entièrement composée d’hydrogène et d’hélium, la présence d’autres éléments peut être attribuée de manière fiable à des sources externes.

« Pour les naines blanches polluées, l’intérieur de la planète est littéralement gravé sur la surface de l’étoile pour que nous puissions l’observer », a déclaré Kao. « Les naines blanches polluées sont actuellement le meilleur moyen de caractériser l’intérieur des planètes. »

« En d’autres termes », a ajouté Keith Hawkins, astronome à l’UT et co-auteur de l’article, « c’est le seul moyen fiable de déterminer de quoi sont faites les planètes en dehors du système solaire, ce qui signifie que trouver ces naines blanches polluées est essentiel. »

Malheureusement, les traces de ces étoiles, identifiées par les métaux polluants présents dans leur atmosphère, peuvent être subtiles et difficiles à détecter. De plus, les astronomes doivent les trouver dans un laps de temps relativement court.

Les astronomes peuvent identifier ces étoiles en examinant manuellement les données des relevés astronomiques, mais cette opération peut prendre beaucoup de temps. Pour tester un processus plus rapide, l’équipe a appliqué l’IA aux données disponibles sur le télescope spatial Gaia. « Gaia fournit l’une des plus grandes études spectroscopiques de naines blanches à ce jour, mais les données ont une résolution si faible que nous pensions qu’il ne serait pas possible de trouver des naines blanches polluées avec elle », a déclaré Hawkins. « Ce travail montre que c’est possible. »

Pour trouver ces étoiles insaisissables, l’équipe a utilisé une technique d’IA appelée apprentissage multiple. Grâce à elle, un algorithme recherche des caractéristiques similaires dans un ensemble de données et regroupe les éléments similaires dans un graphique visuel simplifié. Les chercheurs peuvent ensuite examiner le graphique et décider quels groupes méritent une étude plus approfondie.

Les astronomes ont créé un algorithme pour trier plus de 100 000 naines blanches potentielles. Parmi celles-ci, un groupe de 375 étoiles semblait prometteur : elles présentaient la caractéristique clé de contenir des métaux lourds dans leur atmosphère. Des observations ultérieures avec le télescope Hobby-Eberly de l’observatoire McDonald de l’UT ont confirmé les soupçons des astronomes.

« Notre méthode peut décupler le nombre de naines blanches polluées connues, ce qui nous permet de mieux étudier la diversité et la géologie des planètes situées en dehors de notre système solaire », a déclaré Kao. « À terme, nous souhaitons déterminer si la vie peut exister en dehors de notre système solaire. Si notre système est unique parmi les systèmes planétaires, il pourrait également être unique dans sa capacité à abriter la vie. »

Cette approche innovante n’est qu’un exemple de la manière dont les chercheurs de l’Université du Texas à Austin utilisent l’intelligence artificielle pour résoudre des mystères scientifiques. Pour faire progresser et mettre en valeur ces innovations, l’UT Austin a déclaré 2024 « Année de l’IA ».

Cette recherche a utilisé des données de la mission Gaia de l’Agence spatiale européenne (ESA). Les données ont été traitées par le consortium de traitement et d’analyse des données Gaia.

Des observations de suivi ont été obtenues avec le télescope Hobby-Eberly (HET), un projet conjoint de l’Université du Texas à Austin, de l’Université d’État de Pennsylvanie, de la Ludwig Maximilians-Universitaet de Munich et de la Georg-August Universitaet de Göttingen, et avec le Very Large Telescope (VLT) de l’Observatoire européen austral (ESO).

Le Texas Advanced Computing Center de l’UT Austin a fourni des ressources de calcul, de visualisation et de stockage haute performance pour cette recherche.