Mission Euclid : Apprentissage automatique et morphologie des galaxies

Une mission spatiale appelée Euclid a été lancée en 2023. Son objectif est de prendre des photos de millions de galaxies. En faisant ça, les chercheurs espèrent en apprendre plus sur l'expansion de l'univers et sur la matière noire. La mission va couvrir une grande partie du ciel et capturer des images de milliards de galaxies. Elle va examiner de près environ 250 millions de ces galaxies pour voir leur structure interne.

Étudier les formes des galaxies, connu sous le nom de morphologie des galaxies, est important pour comprendre comment les galaxies évoluent avec le temps. Cependant, déterminer ces formes pour un grand nombre de galaxies peut être compliqué. Pour surmonter cela, l'apprentissage profond, un type d'intelligence artificielle, est utilisé pour prédire les formes détaillées des galaxies à partir d'images.

#Le Rôle de l'Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est devenu un outil efficace pour classifier les formes des galaxies. Cette technologie peut analyser des quantités énormes de données beaucoup plus vite que les humains. Un des modèles d'apprentissage automatique développé pour ça s'appelle Zoobot. Zoobot est basé sur un réseau de neurones qui a appris à partir de milliers de classifications faites par des bénévoles sur les formes de galaxies.

Zoobot a été entraîné en utilisant des données d'un projet appelé Galaxy Zoo. Des bénévoles ont classé plus d'un million de galaxies, permettant au modèle d'apprendre des motifs dans les données. Ce modèle peut identifier des caractéristiques spécifiques dans les galaxies, comme les bras spiraux ou les renflements, ce qui permet des prédictions de morphologie détaillées.

#Collecte de données

Pour des prédictions précises, Zoobot a besoin d'images de galaxies de haute qualité. Les images utilisées dans cette étude provenaient du Cosmic Evolution Survey (COSMOS), qui inclut des photographies haute résolution du télescope spatial Hubble. L'objectif était de créer des images ressemblant à celles prises par la mission Euclid.

Pour préparer les images à l'apprentissage automatique, elles ont été modifiées pour simuler les conditions que l'on attend de la mission Euclid. Cela impliquait d'ajuster la résolution et d'ajouter du bruit pour imiter la qualité des données attendue. Les images résultantes ont ensuite été étiquetées en fonction des classifications humaines, fournissant des données d'entraînement pour Zoobot.

#Entraînement du Modèle

Zoobot a d'abord été entraîné en utilisant un grand ensemble de données d'images de galaxies déjà étiquetées par des bénévoles. Le modèle a appris à associer des motifs de pixels spécifiques à différentes classifications morphologiques. Ce processus d'entraînement permet à Zoobot de faire des prédictions sur de nouvelles images en reconnaissant ces motifs.

L'entraînement a impliqué plusieurs étapes. Au début, le modèle a été entraîné sur un sous-ensemble d'images étiquetées, augmentant progressivement la complexité des tâches qu'on lui demandait de réaliser. La performance du modèle a été évaluée en utilisant des images de test séparées qui ne faisaient pas partie de l'ensemble d'entraînement. Cela a permis de s'assurer que la capacité du modèle à généraliser à de nouvelles données était mesurée avec précision.

#Évaluation des Performances

La performance de Zoobot a été évaluée en fonction de sa capacité à prédire correctement les formes des galaxies. Les prédictions ont été comparées aux classifications faites par des bénévoles humains. Pour beaucoup de tâches plus simples, comme déterminer si la forme d'une galaxie était lisse ou présentait des caractéristiques, Zoobot a très bien performé.

Dans des tâches de classification plus complexes, comme l'identification des bras spiraux, la performance du modèle était légèrement moins fiable. L'exactitude des prédictions variait en fonction des traits morphologiques spécifiques analysés.

#Résultats

Les résultats indiquent que Zoobot peut prédire avec succès les formes détaillées des galaxies à partir d'images simulées. Le modèle était particulièrement efficace pour identifier des types morphologiques de base, comme les galaxies lisses et les galaxies en disque vues de profil. Cependant, pour des caractéristiques plus complexes, comme la présence de bras spiraux ou de groupes, l'exactitude était un peu plus faible.

Même lorsque Zoobot était entraîné sur un nombre limité d'images, il a toujours obtenu des résultats impressionnants. Avec seulement 1000 galaxies utilisées pour l'entraînement, le modèle pouvait prédire des formes de base avec une bonne précision. Pour des classifications plus détaillées, un plus grand nombre d'images d'entraînement était nécessaire pour atteindre des résultats comparables.

#Implications pour la Recherche Future

Les résultats suggèrent que l'apprentissage automatique peut améliorer de manière significative l'efficacité des études sur la morphologie des galaxies. En entraînant des modèles comme Zoobot sur de grands ensembles de données, les chercheurs peuvent automatiser le processus de classification. Cette approche peut fournir une mine de données pour étudier l'évolution et la structure des galaxies.

La mission Euclid devrait générer un énorme ensemble de données, et avoir un système automatisé en place sera crucial pour analyser ces données efficacement. À mesure que d'autres données étiquetées deviennent disponibles-potentiellement grâce à des initiatives de financement participatif-on s'attend à ce que la performance de Zoobot s'améliore encore.

#Application aux Galaxies Peculiaires

Pour démontrer l'adaptabilité de Zoobot, le modèle a également été testé sur la classification des galaxies particulières. Ces galaxies ont souvent des formes irrégulières qui ne rentrent pas bien dans les catégories morphologiques standards. En entraînant le modèle sur un nouvel ensemble de données, les chercheurs ont pu évaluer sa capacité à classifier ces formes uniques.

Les résultats ont montré qu'avec un nombre d'exemples plus petit, Zoobot pouvait toujours identifier avec succès des galaxies particulières. Cela indique que l'architecture et l'entraînement du modèle permettent une flexibilité dans les tâches de classification, ce qui en fait un outil précieux pour diverses applications de recherche.

#Conclusion

En résumé, l'utilisation de l'apprentissage automatique, notamment à travers des modèles comme Zoobot, offre un moyen efficace de classifier les Morphologies des galaxies dans un ensemble de données en rapide croissance. À mesure que les futures observations de la mission Euclid fournissent plus de données, le potentiel de l'apprentissage automatique pour améliorer notre compréhension de l'évolution des galaxies ne fera que croître.

L'adaptabilité de Zoobot aux nouveaux défis morphologiques souligne également son utilité dans une large gamme d'études astronomiques. Avec les avancées continues en matière de technologie et de méthodologie, l'avenir de la recherche sur la morphologie des galaxies semble prometteur, offrant la possibilité de plongées plus profondes dans la structure et le comportement de l'univers.