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Démasquer l’univers grâce à l’IA : comment l’apprentissage automatique dévoile les mystères des trous noirs

SciTechDaily

Une nouvelle étude utilisant l’apprentissage automatique révèle que la croissance supermassive des trous noirs dans les galaxies nécessite des gaz froids en plus des fusions, remettant en question les hypothèses précédentes et améliorant notre compréhension de l’évolution des galaxies. Crédit : Issues.fr.com

Il faut plus qu’une fusion de galaxies pour créer un trou noir grandissent et de nouvelles étoiles se forment : apprentissage automatique montre que du gaz froid est également nécessaire pour initier une croissance rapide.

Lorsqu’ils sont actifs, les trous noirs supermassifs jouent un rôle crucial dans l’évolution des galaxies. Jusqu’à présent, on pensait que la croissance était déclenchée par la violente collision de deux galaxies suivie de leur fusion. Cependant, de nouvelles recherches menées par l’Université de Bath suggèrent que les fusions de galaxies ne suffisent pas à elles seules à alimenter un trou noir – un réservoir de gaz froid à le centre de la galaxie hôte est également nécessaire.

La nouvelle étude, publiée cette semaine dans la revue Avis mensuels de la Royal Astronomical Society est considéré comme le premier à utiliser l’apprentissage automatique pour classer les fusions de galaxies dans le but spécifique d’explorer la relation entre les fusions de galaxies, l’accrétion de trous noirs supermassifs et la formation d’étoiles. Jusqu’à présent, les fusions étaient classées (souvent à tort) uniquement par l’observation humaine.

« Lorsque les humains recherchent des fusions de galaxies, ils ne savent pas toujours ce qu’ils regardent et ils utilisent beaucoup d’intuition pour décider si une fusion a eu lieu », a déclaré Mathilda Avirett-Mackenzie, doctorante au Département de physique de l’Université de Toronto. Université de Bath et premier auteur du document de recherche. L’étude est le fruit d’une collaboration entre les partenaires de BiD4BEST (Big Data Applications for Black Hole Evolution Studies), dont le réseau de formation innovant propose une formation doctorale sur la formation de trous noirs supermassifs.

Elle a ajouté : « En entraînant une machine à classer les fusions, vous obtenez une lecture beaucoup plus véridique de ce que font réellement les galaxies. »

Trous noirs supermassifs

Des trous noirs supermassifs se trouvent au centre de toutes les galaxies massives (pour donner une idée de l’échelle, le voie Lactée, avec environ 200 milliards d’étoiles, n’est qu’une galaxie de taille moyenne). Ces trous noirs surdimensionnés pèsent généralement entre des millions et des milliards de fois la masse de notre soleil.

Pendant la majeure partie de leur vie, ces trous noirs sont au repos, tranquillement assis pendant que la matière tourne autour d’eux, et ont peu d’impact sur la galaxie dans son ensemble. Mais pendant de brèves phases de leur vie (brèves seulement à une échelle astronomique, et durant très probablement des millions, voire des centaines de millions d’années), ils utilisent les forces de gravitation pour attirer de grandes quantités de gaz vers eux (un événement connu sous le nom d’accrétion), ce qui entraîne un disque brillant qui peut éclipser la galaxie entière.

Ce sont ces courtes phases d’activité qui sont les plus importantes pour l’évolution des galaxies, car les quantités massives d’énergie libérées par accrétion peuvent avoir un impact sur la formation des étoiles dans les galaxies. Ce n’est donc pas pour rien que déterminer ce qui fait qu’une galaxie se déplace entre ses deux états – repos et formation d’étoiles – est l’un des plus grands défis de l’astrophysique.

« Déterminer le rôle des trous noirs supermassifs dans l’évolution des galaxies est crucial dans nos études de l’univers », a déclaré Mme Avirett-Mackenzie.

Inspection humaine vs apprentissage automatique

Depuis des décennies, des modèles théoriques suggèrent que les trous noirs se développent lorsque les galaxies fusionnent. Cependant, les astrophysiciens qui étudient depuis de nombreuses années le lien entre les fusions de galaxies et la croissance des trous noirs ont contesté ces modèles avec une question simple : comment identifier de manière fiable les fusions de galaxies ?

L’inspection visuelle est la méthode la plus couramment utilisée. Les classificateurs humains – experts ou membres du public – observent les galaxies et identifient de fortes asymétries ou de longues queues de marée (régions fines et allongées d’étoiles et de gaz interstellaire qui s’étendent dans l’espace), toutes deux associées aux fusions de galaxies.

Cependant, cette méthode d’observation est à la fois longue et peu fiable, car il est facile pour les humains de commettre des erreurs dans leurs classifications. En conséquence, les études sur les fusions donnent souvent des résultats contradictoires.

Pour la nouvelle étude menée par Bath, les chercheurs se sont fixés pour défi d’améliorer la façon dont les fusions sont classées en étudiant le lien entre la croissance des trous noirs et l’évolution des galaxies grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Inspiré par le cerveau humain

Ils ont entraîné un réseau neuronal (un sous-ensemble d’apprentissage automatique inspiré du cerveau humain et imitant la façon dont les neurones biologiques se signalent) sur des fusions de galaxies simulées, puis ont appliqué ce modèle aux galaxies observées dans le cosmos.

Ce faisant, ils ont pu identifier les fusions sans préjugés humains et étudier le lien entre les fusions de galaxies et la croissance des trous noirs. Ils ont montré que le réseau neuronal surpasse les classificateurs humains dans l’identification des fusions et qu’en fait, les classificateurs humains ont tendance à confondre les galaxies normales avec des fusions.

En appliquant cette nouvelle méthodologie, les chercheurs ont pu montrer que les fusions ne sont pas fortement associées à la croissance d’un trou noir. Les signatures de fusion sont également courantes dans les galaxies avec et sans trous noirs supermassifs.

En utilisant un échantillon extrêmement large d’environ 8 000 systèmes de trous noirs en accrétion – ce qui a permis à l’équipe d’étudier la question de manière beaucoup plus détaillée – il a été constaté que les fusions conduisaient à la croissance de trous noirs uniquement dans un type très spécifique de galaxies : les galaxies en formation d’étoiles. galaxies contenant des quantités importantes de gaz froid.

Cela montre que les fusions de galaxies ne suffisent pas à elles seules à alimenter les trous noirs : de grandes quantités de gaz froid doivent également être présentes pour permettre au trou noir de se développer.

Mme Avirett-Mackenzie a déclaré : « Pour que les galaxies forment des étoiles, elles doivent contenir des nuages ​​de gaz froids capables de s’effondrer en étoiles. Des processus hautement énergétiques comme l’accrétion de trous noirs supermassifs réchauffent ce gaz, le rendant soit trop énergétique pour s’effondrer, soit l’expulsant de la galaxie.

Elle a ajouté : « Par une nuit claire, vous pouvez à peu près repérer ce processus en temps réel avec la nébuleuse d’Orion – une grande région de formation d’étoiles dans notre galaxie et la plus proche de la Terre – où vous pouvez en voir. des étoiles qui se sont formées récemment et d’autres qui sont encore en formation.

Le Dr Carolin Villforth, maître de conférences au Département de physique et superviseur de Mme Avirett-Mackenzie à Bath, a déclaré : « Jusqu’à présent, tout le monde étudiait les fusions de la même manière : par la classification visuelle. Avec cette méthode, en utilisant des classificateurs experts capables de détecter des caractéristiques plus subtiles, nous n’avons pu observer que quelques centaines de galaxies, pas plus.

« L’utilisation de l’apprentissage automatique ouvre plutôt un champ entièrement nouveau et très passionnant dans lequel vous pouvez analyser des milliers de galaxies à la fois. Vous obtenez des résultats cohérents sur de très grands échantillons et, à tout moment, vous pouvez examiner de nombreuses propriétés différentes d’un trou noir.

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