L'univers est vaste, peuplé de milliards d'étoiles, et la recherche d'une autre planète bleue ressemble à une recherche d'aiguille dans une botte de foin. Mais aujourd'hui, une équipe de recherche suisse apporte une nouvelle dynamique à cette exploration épique. Ils ont créé un modèle d'intelligence artificielle, tel un détective interstellaire perspicace, capable de percer les poussières d'étoiles et de discerner les coins inconnus qui pourraient abriter des mondes habitables. Ce n'est pas seulement une percée technologique, c'est aussi une carte au trésor pointant vers l'avenir.
Dans une nouvelle étude publiée dans la revue Astronomy & Astrophysics, les scientifiques décrivent en détail les capacités exceptionnelles de ce détective IA. Grâce à l'apprentissage profond, cet algorithme intelligent a minutieusement analysé les données des galaxies connues et a finalement "décelé" 44 systèmes stellaires particuliers. Il prédit audacieusement que ces quartiers interstellaires apparemment calmes pourraient abriter des exoplanètes similaires à la Terre que nous n'avons pas encore détectées. Cela allume sans aucun doute une lumière d'espoir pour accélérer la recherche du berceau de la vie.
Source : Image générée par IA, Midjourney.
Bien sûr, ce détective IA ne peut pas encore garantir que ces "Terre 2.0" existent réellement, mais il a réussi à identifier les prochaines cibles prioritaires pour les astronomes. Plus encourageant encore, lors de tests simulés, le modèle a obtenu des résultats étonnants, avec une précision de prédiction de 0,99. Cela signifie que dans l'univers simulé, 99 % des systèmes qu'il a identifiés possèdent au moins une planète de type terrestre. Cela donne un énorme coup de pouce à la recherche dans le monde réel.
« C'est l'un des rares modèles au monde à posséder une telle complexité et une telle profondeur, permettant des recherches prédictives comme la nôtre », a déclaré avec fierté le Dr Yann Alibert, co-auteur de l'étude et co-directeur du Centre de l'espace et de l'habitabilité de l'Université de Berne. « C'est une étape cruciale dans la recherche de planètes habitables et, en fin de compte, de la vie dans l'univers. »
La recherche d'exoplanètes est en soi un défi extrême. Ces planètes lointaines sont minuscules par rapport à leurs étoiles hôtes, elles émettent très peu de lumière et sont extrêmement difficiles à observer directement. À ce jour, les scientifiques n'ont confirmé l'existence que d'un peu plus de 5800 exoplanètes, et la plupart des informations dont nous disposons sont très limitées. Ces maigres « indices » sont clairement insuffisants pour l'IA, qui nécessite un volume massif de données pour son entraînement.
Face à cette difficulté, les chercheurs suisses ont adopté une approche différente. Au lieu de s'appuyer sur les rares données d'observation réelles, ils ont « nourri » l'IA avec une vaste base de données de systèmes planétaires synthétiques générée par le « modèle de formation et d'évolution planétaire de Berne ». Ce puissant outil de simulation peut reproduire de manière détaillée l'évolution complète des planètes hypothétiques, de leur naissance dans le disque protoplanétaire jusqu'à leur maturité, fournissant à l'IA une matière d'apprentissage presque infinie. Le Dr Alibert souligne : « Le modèle de Berne est unique au monde, il intègre un si grand nombre de processus physiques que notre recherche actuelle a pu être menée à bien. »
Au cours de cet entraînement intensif par simulation, le détective IA a progressivement « compris » les indices clés pour trouver des planètes de type terrestre. Les chercheurs écrivent dans leur article qu'il a découvert que la planète la plus interne et détectable d'un système stellaire, en particulier sa masse et sa période de révolution autour de l'étoile, est l'indicateur le plus puissant pour prédire l'existence de planètes terrestres plus profondes et cachées.
Maîtrisant cette « astuce », l'équipe a appliqué cet algorithme d'apprentissage automatique à un échantillon de près de 1600 systèmes stellaires connus pour posséder au moins une planète et dont l'étoile hôte est de type G (similaire au Soleil), K ou M (plus petites et plus froides que le Soleil). Les résultats de l'analyse pointent vers près de quatre douzaines (44) de systèmes — qui pourraient abriter secrètement un « frère jumeau » de la Terre que nous n'avons pas encore découvert.
Cependant, ce détective IA n'est pas infaillible. Les chercheurs admettent que le modèle actuel ne reproduit pas encore toutes les caractéristiques des systèmes stellaires observés par les astronomes, par exemple, la forte corrélation entre les « super-Terres » et les « Jupiter chauds » souvent observées autour des étoiles de type solaire n'est pas bien représentée par le modèle. De plus, les planètes générées par simulation sont souvent plus proches de leur étoile hôte que les planètes observées en réalité.
Mais cela n'enlève rien à sa valeur. Face à l'immensité et à l'éblouissement de l'univers, tout outil permettant aux astronomes de réduire le champ de recherche et d'améliorer le « taux de réussite » est un véritable changeur de jeu. Ce détective interstellaire suisse, bien qu'il ne puisse pas nous conduire directement vers une nouvelle maison, éclaire sans aucun doute la voie de l'une des plus grandes explorations de l'humanité, rendant la longue quête de « cousins » terrestres plus claire et plus pleine d'espoir.
