Le télescope chinois StarWhisper a été cité dans le rapport AI Index Report 2026 de l’université de Stanford comme une étude de cas de premier plan pour 2025 sur les agents d’IA dans les domaines de la physique, de l’astronomie, de la chimie et de la science des matériaux.
Dirigé par les Observatoires astronomiques nationaux de l’Académie chinoise des sciences (NAOC), StarWhisper explore comment de grands modèles et agents d’IA peuvent être intégrés aux systèmes de contrôle des télescopes, facilitant ainsi les observations scientifiques dans diverses conditions environnementales et d’équipement.
À ce jour, les agents ont signalé huit candidats très précoces à la supernova, dont deux ont déclenché des observations de suivi lorsque les conditions météorologiques le permettaient.
L’IA va au-delà de l’analyse des données pour s’intéresser au fonctionnement des instruments scientifiques et à la recherche. Le NAOC a lancé son programme AI for Astronomy pour saisir cette évolution, et il attire une reconnaissance internationale pour le travail d’observation de la Chine basé sur l’IA.
Le programme couvre le traitement des données, la découverte scientifique, le contrôle des télescopes et les observations coordonnées entre les installations. L’objectif est de remplacer les algorithmes dispersés par un système unique couvrant le processus de recherche.
L’équipe fait état de progrès dans trois domaines : la simulation numérique de télescopes de recherche, la coordination entre les modèles scientifiques et les systèmes de contrôle d’observation, et l’observation autonome par des agents d’IA.
Les télescopes de recherche sont complexes et leurs observations dépendent du tube optique, de la monture, de la caméra, des capteurs, des commandes et de la météo. Pour que les agents IA jouent un véritable rôle, ils ont besoin d’un environnement capable de détecter l’état des équipements, de comprendre les conditions et de tester les stratégies de contrôle.
Le temps d’observation coûte cher et est difficile à trouver. Au lieu d’utiliser le télescope lui-même, l’équipe NAOC a construit une version virtuelle qui simule ses composants, les états des capteurs, les changements environnementaux et les flux de travail – un terrain d’essai pour les stratégies de contrôle, la formation des agents et les procédures d’observation.
Ils connectent également des modèles scientifiques, des modèles environnementaux, des commandes de télescopes et des agents d’IA, afin que les agents puissent utiliser les outils et appareils disponibles.
Ils peuvent évaluer les priorités des cibles, l’état en temps réel du télescope et les fenêtres de visibilité, puis décider ce qu’il faut observer, le planifier et vérifier le résultat.
(Avec la contribution de Xinhua)
