Trouver des lentilles gravitationnelles avec l'apprentissage automatique
Les scientifiques utilisent des technologies avancées pour repérer efficacement les lentilles gravitationnelles cosmiques.
R. Pearce-Casey, B. C. Nagam, J. Wilde, V. Busillo, L. Ulivi, I. T. Andika, A. Manjón-García, L. Leuzzi, P. Matavulj, S. Serjeant, M. Walmsley, J. A. Acevedo Barroso, C. M. O'Riordan, B. Clément, C. Tortora, T. E. Collett, F. Courbin, R. Gavazzi, R. B. Metcalf, R. Cabanac, H. M. Courtois, J. Crook-Mansour, L. Delchambre, G. Despali, L. R. Ecker, A. Franco, P. Holloway, K. Jahnke, G. Mahler, L. Marchetti, A. Melo, M. Meneghetti, O. Müller, A. A. Nucita, J. Pearson, K. Rojas, C. Scarlata, S. Schuldt, D. Sluse, S. H. Suyu, M. Vaccari, S. Vegetti, A. Verma, G. Vernardos, M. Bolzonella, M. Kluge, T. Saifollahi, M. Schirmer, C. Stone, A. Paulino-Afonso, L. Bazzanini, N. B. Hogg, L. V. E. Koopmans, S. Kruk, F. Mannucci, J. M. Bromley, A. Díaz-Sánchez, H. J. Dickinson, D. M. Powell, H. Bouy, R. Laureijs, B. Altieri, A. Amara, S. Andreon, C. Baccigalupi, M. Baldi, A. Balestra, S. Bardelli, P. Battaglia, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, A. Caillat, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, S. Casas, M. Castellano, G. Castignani, S. Cavuoti, A. Cimatti, C. Colodro-Conde, G. Congedo, C. J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, G. De Lucia, A. M. Di Giorgio, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, M. Farina, S. Farrens, F. Faustini, S. Ferriol, M. Frailis, E. Franceschi, S. Galeotta, K. George, W. Gillard, B. Gillis, C. Giocoli, P. Gómez-Alvarez, A. Grazian, F. Grupp, S. V. H. Haugan, W. Holmes, I. Hook, F. Hormuth, A. Hornstrup, P. Hudelot, M. Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, B. Kubik, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, D. Le Mignant, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovic, M. Martinelli, N. Martinet, F. Marulli, R. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, Y. Mellier, E. Merlin, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, R. Nakajima, C. Neissner, R. C. Nichol, S. -M. Niemi, J. W. Nightingale, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, W. J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. A. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. Saglia, Z. Sakr, A. G. Sánchez, D. Sapone, B. Sartoris, P. Schneider, T. Schrabback, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, J. Skottfelt, L. Stanco, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, E. A. Valentijn, L. Valenziano, T. Vassallo, G. Verdoes Kleijn, A. Veropalumbo, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, E. Zucca, C. Burigana, M. Calabrese, A. Mora, M. Pöntinen, V. Scottez, M. Viel, B. Margalef-Bentabol
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Table des matières
T'as déjà essayé de regarder quelque chose à travers un verre wobbly ? C’est un peu ce qui se passe quand la lumière des galaxies lointaines est déformée par de gros objets comme d'autres galaxies. Cette déformation crée un effet visuel qu'on appelle le lentillage gravitationnel. Au lieu de voir une seule galaxie, tu pourrais voir plusieurs images, des arcs ou des cercles de cette galaxie. Ce phénomène n'est pas juste un astuce optique sympa ; ça aide les astronomes à en apprendre sur la Matière noire et l'énergie noire, ces trucs mystérieux qui composent la majeure partie de notre univers.
Dans cet article, on va parler de comment les scientifiques utilisent la technologie avancée pour trouver ces lentilles gravitationnelles dans le ciel. Imagine essayer de trouver une poignée de billes cachées dans un champ géant d'herbe. C'est galère, non ? Maintenant, imagine essayer de trouver des centaines de milliers de billes parmi des milliards d'autres objets ; ça donne le tournis !
Le Paysage Cosmique
Dans le grand plan cosmique, l'univers est un peu un puzzle. Chaque pièce représente différents objets célestes comme des étoiles, des galaxies et, bien sûr, ces lentilles gravitationnelles. L'Agence spatiale européenne (ESA) a lancé un projet appelé Euclid pour aider à assembler ce puzzle. Euclid est un télescope spatial qui va prendre des photos d'une grande partie du ciel, à la recherche de ces lentilles cosmiques.
Mais soyons réalistes-trouver des lentilles gravitationnelles, c'est comme chercher une aiguille dans une meule de foin. Il y a trop de galaxies et pas assez de temps pour que les astronomes regardent chaque image de près. Alors, quelle est la solution ? Les réseaux de neurones convolutifs (CNNs), qui sont comme des robots super malins qui peuvent aider à dénicher ces farceurs cosmiques.
Comment Trouve-t-on Ces Lentilles ?
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Les Bases de la Déformation de la Lumière : Comme mentionné, le lentillage gravitationnel se produit quand la lumière d'une galaxie éloignée est déformée par une énorme galaxie au premier plan. Pense à la galaxie massive comme une énorme lentille devant une ampoule lointaine. Au fur et à mesure que la lumière voyage de l'ampoule, elle peut être déformée, créant toutes sortes de phénomènes visuels fascinants.
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Le Challenge : Les astronomes prédisent que la mission Euclid pourrait révéler environ 170 000 lentilles galaxie-galaxie. C'est énorme ! Le problème, c'est que les repérer manuellement prendrait une éternité. Imagine une bande d'astronomes à scruter des photos trop longtemps, perdant la boule sur des formes en spirale qui pourraient être des lentilles-un vrai spectacle !
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Entrez les Robots : C'est là que les CNNs entrent en jeu. Ces programmes informatiques sont conçus pour regarder des images et repérer des motifs. Ils apprennent d'un ensemble d'images d'entraînement pour reconnaître à quoi ressemble une lentille. Une fois formés, ils peuvent passer au crible des milliers d’images en un rien de temps, indiquant lesquelles ont l'air suspectes.
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Le Processus : Les scientifiques appliquent ces CNNs à différentes images prises de la mission Euclid. Ils commencent avec des images de lentilles simulées, forment leurs robots, et ensuite les laissent s'attaquer à de vraies images. Si les CNNs peuvent repérer les lentilles sans trop de fausses alertes, c’est gagné !
La Quête pour des Données de Qualité
Dans leur quête pour trouver ces lentilles, les scientifiques avaient besoin d'un point de départ. Ils ont examiné de près les images existantes d'observations antérieures d’un amas de galaxies connu sous le nom de Persée. En inspectant ces images, ils ont créé un ensemble de référence pour entraîner leurs modèles.
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Le Terrain d'Entraînement : Les scientifiques ont utilisé une variété d'images pour entraîner les CNNs. Ils avaient des images où ils savaient que des lentilles étaient présentes et d'autres avec des caractéristiques qui pourraient tromper les robots. Ce mélange est crucial, car si les robots ne voient que des lentilles, ils ne pourront pas les reconnaître dans de vraies images.
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Effort Collectif : Le processus impliquait aussi des humains ! Les astronomes ont inspecté visuellement beaucoup d'images pour créer un « ensemble vérité » de ce qu'ils croyaient être des lentilles gravitationnelles. Donc, ce n'était pas que les robots qui faisaient tout le boulot ; les humains gardaient aussi un œil !
La Puissance des CNNs
Maintenant, prenons une minute pour comprendre ce qui rend les CNNs spéciaux pour cette chasse au trésor cosmique.
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Apprendre de leurs Erreurs : Les CNNs apprennent en regardant beaucoup d'images et en comprenant ce qu'ils devraient chercher. Ils s'améliorent avec le temps en s'ajustant en fonction de leurs réponses. C’est comme un petit qui apprend à reconnaître un chat après avoir vu plusieurs photos floues.
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Repérer des Motifs : Les CNNs sont particulièrement doués pour repérer des caractéristiques visuelles. Ils peuvent détecter les bords, les couleurs et d'autres traits dans les images qui pourraient être trop subtils pour l'œil humain. Imagine essayer de trouver Waldo dans une image bondée-les CNNs sont les super-détectives qui peuvent zoomer et le mettre en évidence !
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Trouver le Bon Ajustement : Différentes architectures de CNN ont été testées pour déterminer lesquelles fonctionnent le mieux. Pense à essayer différents types de bottes pour la randonnée-certaines sont juste meilleures sur des sentiers rocailleux. C'est pareil pour les réseaux ; certains peuvent naviguer des données complexes plus efficacement que d'autres.
Entraîner les Machines
Le processus d’entraînement des CNNs n'est pas juste du plug-and-play. Il y a beaucoup de réglages fins, ce qui en fait un véritable art. Voici comment ça se passe :
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Données Simulées : Pour entraîner ces réseaux, les scientifiques ont utilisé des images simulées qui ressemblaient à ce qu'ils s'attendaient à trouver. Cela a aidé les réseaux à apprendre à partir d'exemples où les résultats étaient déjà connus.
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Affinage : Après l'entraînement avec des données simulées, les réseaux ont été affinés avec des images réelles pour peaufiner leur performance. C'est comme pratiquer une routine de danse avant la performance finale.
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Évaluation de la Performance : Une fois entraînés, les réseaux étaient testés contre un ensemble d'images réelles pour évaluer leur performance. L'objectif était d'identifier le plus de candidats lentilles possible avec le moins de fausses alertes. Un faux positif pourrait être une galaxie normale identifiée par erreur comme une lentille-aie !
Et les Résultats ?
Après tout l’entraînement et les tests, les résultats étaient prometteurs. Les CNNs pouvaient repérer efficacement des lentilles potentielles ; cependant, il y avait quelques couacs en cours de route.
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Fausses Alertes : Malgré leur entraînement, les CNNs avaient encore des soucis parfois. Ils identifiaient des galaxies normales avec des formes bizarres comme des lentilles. C’est comme confondre un gâteau qui a l'air délicieux avec une éponge-parfois, l'apparence est juste trompeuse !
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Choisir le Meilleur Modèle : Différents modèles de CNN ont été comparés, et bien que certains aient mieux fonctionné que d'autres, la quête du meilleur détecteur de lentilles est toujours en cours. Certains CNNs étaient particulièrement bons pour repérer des lentilles mais en trouvaient aussi beaucoup qui n'en étaient pas-un équilibre délicat à trouver !
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Le Touche Humaine : En fin de compte, la supervision humaine reste essentielle. Même si les CNNs peuvent analyser rapidement des images, un dernier contrôle par des astronomes aide à s'assurer que les vraies lentilles sont bien identifiées.
Conclusion : Collaboration Cosmique
Trouver des lentilles gravitationnelles n'est pas juste un boulot pour des robots ; ça nécessite un travail d'équipe entre humains et machines. Grâce aux CNNs avancés, les astronomes peuvent passer au crible d'énormes quantités de données du ciel plus vite que jamais.
La mission d'identifier 170 000 lentilles galaxie-galaxie semble intimidante. Mais avec l'aide de la technologie et une pincée d'expertise humaine, ça pourrait bientôt devenir une réalité. L'univers est plein de mystères, et les lentilles gravitationnelles ne sont qu'un des secrets captivants qui attendent d'être déchiffrés dans ce grand puzzle cosmique.
Alors, la prochaine fois que tu regardes le ciel nocturne, pense à tous ces scientifiques malins et à leurs assistants robotiques travaillant sans relâche pour déchiffrer les secrets de l'univers. Reste vigilant ; tu ne sais jamais quand ils pourraient repérer un farceur cosmique !
Titre: Euclid: Searches for strong gravitational lenses using convolutional neural nets in Early Release Observations of the Perseus field
Résumé: The Euclid Wide Survey (EWS) is predicted to find approximately 170 000 galaxy-galaxy strong lenses from its lifetime observation of 14 000 deg^2 of the sky. Detecting this many lenses by visual inspection with professional astronomers and citizen scientists alone is infeasible. Machine learning algorithms, particularly convolutional neural networks (CNNs), have been used as an automated method of detecting strong lenses, and have proven fruitful in finding galaxy-galaxy strong lens candidates. We identify the major challenge to be the automatic detection of galaxy-galaxy strong lenses while simultaneously maintaining a low false positive rate. One aim of this research is to have a quantified starting point on the achieved purity and completeness with our current version of CNN-based detection pipelines for the VIS images of EWS. We select all sources with VIS IE < 23 mag from the Euclid Early Release Observation imaging of the Perseus field. We apply a range of CNN architectures to detect strong lenses in these cutouts. All our networks perform extremely well on simulated data sets and their respective validation sets. However, when applied to real Euclid imaging, the highest lens purity is just 11%. Among all our networks, the false positives are typically identifiable by human volunteers as, for example, spiral galaxies, multiple sources, and artefacts, implying that improvements are still possible, perhaps via a second, more interpretable lens selection filtering stage. There is currently no alternative to human classification of CNN-selected lens candidates. Given the expected 10^5 lensing systems in Euclid, this implies 10^6 objects for human classification, which while very large is not in principle intractable and not without precedent.
Auteurs: R. Pearce-Casey, B. C. Nagam, J. Wilde, V. Busillo, L. Ulivi, I. T. Andika, A. Manjón-García, L. Leuzzi, P. Matavulj, S. Serjeant, M. Walmsley, J. A. Acevedo Barroso, C. M. O'Riordan, B. Clément, C. Tortora, T. E. Collett, F. Courbin, R. Gavazzi, R. B. Metcalf, R. Cabanac, H. M. Courtois, J. Crook-Mansour, L. Delchambre, G. Despali, L. R. Ecker, A. Franco, P. Holloway, K. Jahnke, G. Mahler, L. Marchetti, A. Melo, M. Meneghetti, O. Müller, A. A. Nucita, J. Pearson, K. Rojas, C. Scarlata, S. Schuldt, D. Sluse, S. H. Suyu, M. Vaccari, S. Vegetti, A. Verma, G. Vernardos, M. Bolzonella, M. Kluge, T. Saifollahi, M. Schirmer, C. Stone, A. Paulino-Afonso, L. Bazzanini, N. B. Hogg, L. V. E. Koopmans, S. Kruk, F. Mannucci, J. M. Bromley, A. Díaz-Sánchez, H. J. Dickinson, D. M. Powell, H. Bouy, R. Laureijs, B. Altieri, A. Amara, S. Andreon, C. Baccigalupi, M. Baldi, A. Balestra, S. Bardelli, P. Battaglia, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, A. Caillat, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, S. Casas, M. Castellano, G. Castignani, S. Cavuoti, A. Cimatti, C. Colodro-Conde, G. Congedo, C. J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, G. De Lucia, A. M. Di Giorgio, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, M. Farina, S. Farrens, F. Faustini, S. Ferriol, M. Frailis, E. Franceschi, S. Galeotta, K. George, W. Gillard, B. Gillis, C. Giocoli, P. Gómez-Alvarez, A. Grazian, F. Grupp, S. V. H. Haugan, W. Holmes, I. Hook, F. Hormuth, A. Hornstrup, P. Hudelot, M. Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, B. Kubik, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, D. Le Mignant, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovic, M. Martinelli, N. Martinet, F. Marulli, R. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, Y. Mellier, E. Merlin, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, R. Nakajima, C. Neissner, R. C. Nichol, S. -M. Niemi, J. W. Nightingale, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, W. J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. A. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. Saglia, Z. Sakr, A. G. Sánchez, D. Sapone, B. Sartoris, P. Schneider, T. Schrabback, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, J. Skottfelt, L. Stanco, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, E. A. Valentijn, L. Valenziano, T. Vassallo, G. Verdoes Kleijn, A. Veropalumbo, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, E. Zucca, C. Burigana, M. Calabrese, A. Mora, M. Pöntinen, V. Scottez, M. Viel, B. Margalef-Bentabol
Dernière mise à jour: 2024-11-25 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.16808
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.16808
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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