Une équipe de recherche chinoise a développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) appelé SpecCLIP, capable d’interpréter les données spectrales stellaires provenant de différents télescopes, démontrant ainsi le vaste potentiel de l’IA dans le traitement et l’intégration d’ensembles de données astronomiques massifs, a rapporté mercredi le Science and Technology Daily.
Les spectres stellaires contiennent des informations uniques sur les étoiles, notamment leur température, leur composition chimique et leur gravité à la surface. En analysant ces spectres, les astronomes peuvent retracer l’histoire évolutive de la Voie Lactée depuis ses débuts jusqu’à nos jours.
Cependant, la recherche actuelle est confrontée à un défi de taille. Différents projets d’enquête, tels que le télescope spectroscopique à fibre multi-objets à large zone céleste (LAMOST) de Chine et le satellite européen Gaia, acquièrent des données spectrales grâce à diverses méthodes, résolutions et plages de longueurs d’onde. Ces ensembles de données sont comme des histoires racontées dans différents dialectes, ce qui rend difficile leur combinaison directe pour une analyse à grande échelle.
Pour surmonter cet obstacle aux données, une équipe de recherche des Observatoires astronomiques nationaux de l’Académie chinoise des sciences, de l’Université de l’Académie chinoise des sciences (UCAS) et d’autres institutions ont introduit des concepts similaires aux grands modèles de langage en astronomie et appliqué une méthode d’apprentissage contrastée, créant une IA capable d’apprendre et d’établir des connexions intrinsèques de manière autonome entre les données spectrales provenant de différentes sources.
Selon Huang Yang de l’UCAS, SpecCLIP agit comme un « traducteur » capable de convertir les spectres basse résolution de LAMOST et les spectres haute précision de Gaia en un « langage universel ». Cela permet aux scientifiques d’effectuer facilement des analyses conjointes, permettant ainsi l’alignement et la transformation des données entre différents instruments et projets d’enquête.
Selon l’étude publiée dans Astrophysical Journal, SpecCLIP n’est pas un modèle d’IA spécialisé conçu pour une seule tâche, mais un cadre proche d’un modèle fondamental. Il peut prédire les paramètres atmosphériques stellaires et l’abondance des éléments en une seule fois, effectuer des recherches de similarité spectrale et même aider à identifier des objets célestes particuliers.
Ces capacités sont particulièrement cruciales dans le domaine de l’archéologie galactique, car elles promettent de passer au crible efficacement des ensembles de données massifs pour trouver des étoiles anciennes extrêmement rares et pauvres en métaux, ce qui fournirait des preuves clés pour l’étude des débuts de la formation et de l’histoire de la fusion de la Voie lactée.
SpecCLIP a déjà été appliqué dans plusieurs missions d’exploration de pointe. Par exemple, lors d’une mission de recherche de planètes similaires à la Terre, il a caractérisé avec précision les caractéristiques des étoiles qui hébergent des planètes, améliorant ainsi l’efficacité de la recherche de planètes potentiellement habitables.
