**Source :**Observatoire astronomique national de l'Académie chinoise des sciences
Les choses sont mélangées, nées congénitalement. Seul! L'indépendance ne change pas, Zhou Xun ne périt pas.
-- "Tao Te King"
Image 1. Regarder l'univers (généré par l'outil Unbounded AI)
Depuis l'Antiquité, les êtres humains ont des fantasmes sans fin sur le vaste ciel étoilé et sont constamment en voyage d'exploration. Ces dernières années, avec le développement rapide de la science et de la technologie, les êtres humains ont accéléré le rythme de l'exploration de l'univers. À l'aide d'équipements et de technologies de pointe, les astronomes ont révélé des phénomènes étonnants tels que les ondes gravitationnelles, les trous noirs, la matière noire et l'énergie noire, qui ont grandement amélioré notre compréhension de l'univers.
Depuis 2011, la technologie de l'intelligence artificielle (IA) a connu un développement rapide, a réussi à combler le fossé technologique entre la science et l'application, et a réalisé des percées majeures dans la classification des images, la reconnaissance vocale, la réponse aux questions sur les connaissances, la conduite sans conducteur, etc. La percée est entrée dans une période d'un développement vigoureux. Dans le domaine de l'astronomie, l'application de l'IA s'accélère également d'année en année. A travers les statistiques des articles impliquant l'IA dans la recherche en astronomie sur arXiv, on constate que le nombre d'articles est passé de 46 en 2013 à 2 328 en 2022, soit une multiplication par 50 en dix ans.
Figure 2. Le nombre d'articles sur l'IA publiés sur la physique arxiv au cours des dix dernières années (résultats statistiques de la recherche de mots clés d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond ou de réseau de neurones dans le titre)
L'astronomie est entrée dans l'ère du multi-bande, des grands échantillons et du haut contenu d'information, et la quantité de données générées par les télescopes et autres instruments d'observation est devenue une véritable "figure astronomique". La technologie de l'IA est de plus en plus utilisée en astronomie, ses algorithmes ont évolué du machine learning traditionnel au deep learning, et ses tâches d'analyse vont du simple au complexe. Avec l'amélioration continue de la structure du réseau de neurones, la capacité du modèle d'IA dans l'extraction et la représentation des caractéristiques a été considérablement améliorée. Nous avons maintenant été en mesure d'identifier directement des objets très faibles tels que les galaxies à faible luminosité (illustrées à la figure 3) et les naines L (illustrées à la figure 4) à partir d'images photométriques. Ces objets font partie des galaxies et des étoiles les plus faibles que l'on puisse discerner sur les images en lumière visible.
Figure 3. Utilisez l'IA pour rechercher des galaxies à faible luminosité latérale (Source : Xing Yongguang, Yi Zhenping, Université du Shandong)
Figure 4. Utilisation de l'IA pour rechercher des naines L (Source : Cao Zhi, Yi Zhenping, Université du Shandong)
La naissance de ChatGPT marque une percée majeure dans l'IA et est considérée comme une étape importante dans le déclenchement d'un nouveau cycle de révolution de l'IA. ChatGPT est le résultat de la combinaison du big model et du big data. Dans le domaine de l'astronomie, une grande quantité de données d'observation a été accumulée.Avec le soutien des algorithmes et de la puissance de calcul, l'astronomie entrera également dans l'ère de la révolution de l'IA, qui est susceptible d'apporter des changements subversifs.
Le modèle établi d'analyse de données volumineuses peut extraire des informations plus riches et plus précises à partir de mégadonnées astronomiques. Par exemple, il peut détecter et classer automatiquement divers corps célestes directement à partir d'images, fusionner automatiquement les données de plusieurs bandes, fournir des paramètres d'attributs de corps célestes fiables et générer automatiquement des graphiques statistiques.
La figure 5 montre un cadre pour les tâches de sous-titrage d'images, composé d'un réseau neuronal convolutif (CNN) et d'un réseau neuronal récurrent (RNN). Le modèle peut identifier des objets dans des images et décrire le contenu des images avec des mots, c'est-à-dire que, grâce au modèle d'IA, l'ordinateur a la capacité de "voir des images et de parler". Ce type de tâche implique deux modes d'information différents de l'image et du texte de description.Comment faire en sorte que le modèle d'IA utilise pleinement les informations multimodales et interagissent est également une tendance de la recherche future.
Figure 5. Un cadre de tâche de description d'image
À l'aide de la description d'images et d'autres technologies, les images astronomiques peuvent être automatiquement analysées et les résultats de rétroaction peuvent être fournis de manière directe et conviviale, comme du texte, des images et de la voix. La figure 6 montre un diagramme schématique de l'analyse automatique d'une image du Dark Energy Camera Heritage Sky Survey et de la génération de commentaires textuels.
Figure 6. Utilisez le grand modèle AI pour identifier automatiquement les corps célestes dans les images astronomiques et générer des descriptions textuelles et des catalogues d'étoiles. (Source : Bi Mingxuan, Université du Shandong)
L'IA contribuera également à accélérer la découverte de nouveaux phénomènes et de nouvelles lois. À l'aide d'algorithmes d'IA, on s'attend à ce qu'il identifie efficacement les tendances et les corrélations cachées dans les mégadonnées astronomiques. Par exemple, l'utilisation d'algorithmes d'IA permet d'identifier rapidement les signaux faibles liés aux exoplanètes, afin de trouver des civilisations intelligentes similaires aux civilisations de la Terre : c'est l'existence potentielle dans la Voie lactée calculée selon l'équation de Drake. De telles découvertes nous fourniront des indices importants pour percer les mystères de notre univers.
Figure 7. L'équation de Drake utilisée pour estimer la civilisation extraterrestre semblable à la Terre dans la Voie lactée
En outre, l'IA sera également largement utilisée dans l'observation automatisée des télescopes, qui peuvent identifier les objets célestes d'intérêt dans le télescope en temps réel et aider à déterminer les priorités pour de nouvelles observations. Cette automatisation permet aux astronomes de surveiller efficacement le ciel et de réagir rapidement aux événements transitoires.
Nous sommes impatients de créer dans un proche avenir un modèle d'IA astronomique plus intelligent que ChatGPT, libérant ainsi les astronomes des tâches fastidieuses de traitement des données et leur permettant de se concentrer davantage sur la recherche scientifique. À ce moment-là, la première chose pour les astronomes après être allés travailler tous les jours peut être de boire du café tout en écoutant le travail de rapport de l'assistant AI et d'obtenir les résultats d'analyse de l'assistant AI dans toutes les directions par le son, les images ou vidéos.
Attendons ensemble cette merveilleuse époque !
Figure 8. Schéma de principe du futur assistant IA (Source : Internet)
A propos de l'auteur
Yi Zhenping, professeur agrégé de l'Université du Shandong, maître superviseur, chef de l'équipe de mégadonnées astronomiques de l'Université du Shandong. Engagé dans la recherche interdisciplinaire en astronomie et en informatique, appliquant des algorithmes d'IA pour améliorer les capacités d'analyse automatique et intelligente des données astronomiques.
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Comment l'IA va-t-elle changer l'astronomie ?
Auteur : Yi Zhenping
**Source :**Observatoire astronomique national de l'Académie chinoise des sciences
Depuis l'Antiquité, les êtres humains ont des fantasmes sans fin sur le vaste ciel étoilé et sont constamment en voyage d'exploration. Ces dernières années, avec le développement rapide de la science et de la technologie, les êtres humains ont accéléré le rythme de l'exploration de l'univers. À l'aide d'équipements et de technologies de pointe, les astronomes ont révélé des phénomènes étonnants tels que les ondes gravitationnelles, les trous noirs, la matière noire et l'énergie noire, qui ont grandement amélioré notre compréhension de l'univers.
Depuis 2011, la technologie de l'intelligence artificielle (IA) a connu un développement rapide, a réussi à combler le fossé technologique entre la science et l'application, et a réalisé des percées majeures dans la classification des images, la reconnaissance vocale, la réponse aux questions sur les connaissances, la conduite sans conducteur, etc. La percée est entrée dans une période d'un développement vigoureux. Dans le domaine de l'astronomie, l'application de l'IA s'accélère également d'année en année. A travers les statistiques des articles impliquant l'IA dans la recherche en astronomie sur arXiv, on constate que le nombre d'articles est passé de 46 en 2013 à 2 328 en 2022, soit une multiplication par 50 en dix ans.
L'astronomie est entrée dans l'ère du multi-bande, des grands échantillons et du haut contenu d'information, et la quantité de données générées par les télescopes et autres instruments d'observation est devenue une véritable "figure astronomique". La technologie de l'IA est de plus en plus utilisée en astronomie, ses algorithmes ont évolué du machine learning traditionnel au deep learning, et ses tâches d'analyse vont du simple au complexe. Avec l'amélioration continue de la structure du réseau de neurones, la capacité du modèle d'IA dans l'extraction et la représentation des caractéristiques a été considérablement améliorée. Nous avons maintenant été en mesure d'identifier directement des objets très faibles tels que les galaxies à faible luminosité (illustrées à la figure 3) et les naines L (illustrées à la figure 4) à partir d'images photométriques. Ces objets font partie des galaxies et des étoiles les plus faibles que l'on puisse discerner sur les images en lumière visible.
La naissance de ChatGPT marque une percée majeure dans l'IA et est considérée comme une étape importante dans le déclenchement d'un nouveau cycle de révolution de l'IA. ChatGPT est le résultat de la combinaison du big model et du big data. Dans le domaine de l'astronomie, une grande quantité de données d'observation a été accumulée.Avec le soutien des algorithmes et de la puissance de calcul, l'astronomie entrera également dans l'ère de la révolution de l'IA, qui est susceptible d'apporter des changements subversifs.
Le modèle établi d'analyse de données volumineuses peut extraire des informations plus riches et plus précises à partir de mégadonnées astronomiques. Par exemple, il peut détecter et classer automatiquement divers corps célestes directement à partir d'images, fusionner automatiquement les données de plusieurs bandes, fournir des paramètres d'attributs de corps célestes fiables et générer automatiquement des graphiques statistiques.
La figure 5 montre un cadre pour les tâches de sous-titrage d'images, composé d'un réseau neuronal convolutif (CNN) et d'un réseau neuronal récurrent (RNN). Le modèle peut identifier des objets dans des images et décrire le contenu des images avec des mots, c'est-à-dire que, grâce au modèle d'IA, l'ordinateur a la capacité de "voir des images et de parler". Ce type de tâche implique deux modes d'information différents de l'image et du texte de description.Comment faire en sorte que le modèle d'IA utilise pleinement les informations multimodales et interagissent est également une tendance de la recherche future.
À l'aide de la description d'images et d'autres technologies, les images astronomiques peuvent être automatiquement analysées et les résultats de rétroaction peuvent être fournis de manière directe et conviviale, comme du texte, des images et de la voix. La figure 6 montre un diagramme schématique de l'analyse automatique d'une image du Dark Energy Camera Heritage Sky Survey et de la génération de commentaires textuels.
L'IA contribuera également à accélérer la découverte de nouveaux phénomènes et de nouvelles lois. À l'aide d'algorithmes d'IA, on s'attend à ce qu'il identifie efficacement les tendances et les corrélations cachées dans les mégadonnées astronomiques. Par exemple, l'utilisation d'algorithmes d'IA permet d'identifier rapidement les signaux faibles liés aux exoplanètes, afin de trouver des civilisations intelligentes similaires aux civilisations de la Terre : c'est l'existence potentielle dans la Voie lactée calculée selon l'équation de Drake. De telles découvertes nous fourniront des indices importants pour percer les mystères de notre univers.
En outre, l'IA sera également largement utilisée dans l'observation automatisée des télescopes, qui peuvent identifier les objets célestes d'intérêt dans le télescope en temps réel et aider à déterminer les priorités pour de nouvelles observations. Cette automatisation permet aux astronomes de surveiller efficacement le ciel et de réagir rapidement aux événements transitoires.
Nous sommes impatients de créer dans un proche avenir un modèle d'IA astronomique plus intelligent que ChatGPT, libérant ainsi les astronomes des tâches fastidieuses de traitement des données et leur permettant de se concentrer davantage sur la recherche scientifique. À ce moment-là, la première chose pour les astronomes après être allés travailler tous les jours peut être de boire du café tout en écoutant le travail de rapport de l'assistant AI et d'obtenir les résultats d'analyse de l'assistant AI dans toutes les directions par le son, les images ou vidéos.
Attendons ensemble cette merveilleuse époque !
A propos de l'auteur
Yi Zhenping, professeur agrégé de l'Université du Shandong, maître superviseur, chef de l'équipe de mégadonnées astronomiques de l'Université du Shandong. Engagé dans la recherche interdisciplinaire en astronomie et en informatique, appliquant des algorithmes d'IA pour améliorer les capacités d'analyse automatique et intelligente des données astronomiques.