Un algorithme repère 104 astéroïdes dans d’énormes piles de données

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  • Des chercheurs de l’Asteroid Institute ont mis au point un moyen de localiser des astéroïdes jusque-là inconnus dans des données astronomiques, et tout ce qu’il a fallu, c’est une énorme puissance de cloud computing pour le faire.

    Traditionnellement, les observateurs d’astéroïdes devaient construire des soi-disant tracklets de plusieurs images du ciel nocturne prises en succession courte qui montrent le mouvement d’un planétoïde mineur suspecté. Si ce qui est observé correspond aux calculs orbitaux, félicitations : c’est un astéroïde.

    Les scientifiques de l’Asteroid Institute trouvent un moyen de contourner cette perte de temps avec un nouvel algorithme appelé Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery, ou THOR, qui peut parcourir des montagnes de données, faire des prédictions orbitales, transformer des images du ciel et les faire correspondre à d’autres points de données pour établir l’identité de l’astéroïde.

    Pour prouver le concept, Joachim Moeyens, co-créateur de THOR et diplômé de l’Asteroid Institute, s’est concentré sur une fenêtre de données de trente jours extraite du catalogue source de NOIRLab, un ensemble de données de 68 milliards de points d’images du télescope de l’Observatoire national d’optique et d’astronomie.

    Dans ces données, Moeyens a découvert 104 astéroïdes qui ont été validés et ajoutés au registre d’astéroïdes du Minor Planet Center, ce qui, selon l’organisation mère de l’Asteroid Institute, la Fondation B612, signifie que “les chercheurs peuvent désormais commencer des explorations systématiques de grands ensembles de données qui n’étaient auparavant pas utilisables pour découvrir des astéroïdes”. .”

    En plus de l’ensemble de données NOIRLab, THOR est également en mesure de tester les données de l’ensemble de données du Large Synoptic Survey Telescope (LSST), une collection massive d’observations astronomiques qui génère 20 To de données par nuit.

    Le Dr Ed Lu, directeur exécutif de l’Asteroid Institute, a déclaré que les résultats de THOR prouvent que ses créateurs ont développé “une nouvelle méthode de découverte d’astéroïdes basée sur le calcul”, bien qu’elle nécessite “une énorme puissance de calcul”, a déclaré Lu.

    THOR fonctionne à l’intérieur de la plate-forme d’analyse et de cartographie de la découverte d’astéroïdes (ADAM) de l’Asteroid Institute, qui peut créer des modèles 3D des orbites d’astéroïdes et cartographier le système solaire interne. La combinaison des deux, a déclaré Moeyens, donnera aux chercheurs la possibilité d’aller au-delà de la recherche de nouveaux éléments dans les données historiques.

    “Avec un développement supplémentaire, ADAM :: THOR sera en mesure d’effectuer une découverte d’astéroïdes en temps réel sur les observations à mesure qu’elles arrivent des télescopes du monde entier”, a déclaré Moeyens.

    Bien que l’approche puisse être nouvelle, l’utilisation d’anciennes données astronomiques pour faire de nouvelles découvertes ne l’est pas. En 2020, des chercheurs de l’Université de Warwick au Royaume-Uni ont conçu un algorithme capable d’identifier les exoplanètes potentielles dans les lectures de la mission Kepler de la NASA.

    Ces types d’algorithmes peuvent également avoir une autre utilisation pour l’observation des étoiles : on craint que le réseau croissant de satellites artificiels de la Terre ne rende l’observation spatiale plus difficile, et l’IA pourrait être nécessaire pour séparer les étoiles des liaisons Internet en orbite. ®

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