L’IA trouve près de 30 000 astéroïdes inconnus dans les images de télescopes existantes | Dmshaulers

A graphical depiction of space showing numerous green dots representing space debris orbiting around earth, with earth at the center enclosed by concentric circular orbits.
Chaque point vert de cette image est l’un des astéroïdes localisés par les data scientists grâce à leur nouvel algorithme d’IA. Les astéroïdes ont été trouvés dans des images de télescope existantes de NOIRLab.

L’intelligence artificielle est utilisée à bien d’autres fins pour générer de fausses images ; les scientifiques l’utilisent également pour localiser des modèles dans des données qui autrement auraient été impossibles à voir. Les astronomes utilisent également l’intelligence artificielle pour améliorer la qualité des images et analyser les photos spatiales. Certaines intelligences artificielles pourraient même aider à sauver la Terre d’un astéroïde catastrophique.

Bien que les scientifiques aient passé beaucoup de temps à rechercher des astéroïdes dans l’espace, y compris dans le système solaire, certains se sont révélés très difficiles à trouver. Un nouvel algorithme d’IA a localisé environ 27 500 astéroïdes cachés à la vue de tous sur les photos de télescopes existantes.

Comme Espace rapportsL’algorithme d’IA aide les scientifiques à suivre les astéroïdes, dont certains pourraient un jour entrer en collision avec la Terre.

La plupart des astéroïdes nouvellement localisés se trouvent dans la ceinture d’astéroïdes située entre Mars et Jupiter. Les scientifiques ont déjà trouvé plus de 1,3 million d’astéroïdes dans cette partie du système solaire, mais d’une manière ou d’une autre, près de 30 000 d’entre eux n’avaient pas encore été trouvés malgré leur présence sur de vieux téléobjectifs.

Parmi ces astéroïdes, découverts en cinq semaines environ, 150 ont des trajectoires qui pourraient les amener en orbite terrestre, bien qu’aucun ne semble toucher la planète. Néanmoins, étant donné qu’un astéroïde peut causer des dommages importants à la Terre – désolé, les dinosaures – il est essentiel de prévenir à l’avance. Il s’agit d’une partie importante de la science spatiale en cours, y compris une partie de l’énoncé de mission du LSST de 3 200 mégapixels. PétaPixel si récemment.

Le nouvel algorithme d’IA de suivi des astéroïdes, appelé Récupération d’orbite héliocentrique sans piste, ou THOR, a examiné plus de 400 000 images d’archives du ciel nocturne conservées par le Laboratoire national de recherche en astronomie optique-infrarouge (NOIRLab). L’algorithme a besoin de cinq observations sur 30 jours d’une partie particulière du ciel pour faire son travail, et il est formé pour analyser 1,7 milliard de points de lumière en une seule image par seconde. Espace.

Les chercheurs ont mis à l’échelle THOR à l’aide de Google Cloud, c’est pourquoi l’équipe a été présentée dans la vidéo Google ci-dessus. La méthode peut également être transférée à d’autres ensembles de données.

“Non seulement nous pouvons trouver des astéroïdes dans des ensembles de données qui n’ont jamais été prévus à cet effet, mais nous pouvons également rendre tous les autres télescopes du monde plus performants dans la recherche d’astéroïdes”, a déclaré Ed Lu, directeur exécutif de l’Asteroid Institute. “C’est un changement dans la façon dont l’astronomie est pratiquée.”

C’est un changement qui pourrait un jour protéger la Terre d’un désastre.


Crédit image : Institut des astéroïdes B612 / Institut DiRAC de l’Université de Washington / Projet OpenSpace

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