L'apprentissage automatique transforme la classification des galaxies

L'étude des galaxies est super importante pour comprendre comment elles se forment et évoluent avec le temps. Chaque type de galaxie a des caractéristiques uniques comme des bras, des centres brillants ou des formes irrégulières. En comprenant comment ces formes sont liées à d'autres traits des galaxies, on peut obtenir des indices sur leur développement dans l'univers.

Il existe plusieurs méthodes pour classer les galaxies selon leurs formes. Traditionnellement, les scientifiques regardaient des images et prenaient des décisions en fonction de ce qu'ils voyaient. Un projet marquant, appelé Galaxy Zoo, a fait appel à plein de bénévoles pour examiner des images de galaxies et voter sur leurs Classifications. Même si ça a donné des résultats utiles, ça a pris beaucoup de temps et ce n'était pas toujours super efficace.

Avec l'amélioration de la technologie, les scientifiques se sont tournés vers l'apprentissage automatique pour automatiser le processus de classification des galaxies. Cette approche permet aux ordinateurs d'analyser des images de galaxies et de les catégoriser selon des caractéristiques spécifiques. L'apprentissage automatique peut être divisé en deux grandes catégories : l'apprentissage [Non Supervisé](/fr/keywords/non-supervise--k31l6pz) et l'apprentissage supervisé. L'apprentissage non supervisé identifie des motifs dans les données sans avoir besoin de labels préalables, tandis que l'apprentissage supervisé utilise des exemples étiquetés pour guider les classifications.

#Le projet COSMOS-DASH

COSMOS-DASH est une enquête significative qui se concentre sur l'observation des galaxies en utilisant des télescopes avancés pour récolter des images en proche infrarouge. Ces images permettent aux scientifiques d'étudier des galaxies très éloignées et souvent cachées par la poussière. L'enquête couvre une grande zone du ciel et vise à fournir des informations détaillées sur de nombreuses galaxies, aidant les chercheurs à classer leurs formes.

Pour cette recherche, les scientifiques ont examiné une large gamme de galaxies dans l'enquête COSMOS-DASH. Ils ont réussi à collecter des données sur plus de 17 000 galaxies, mesurant des détails comme leur masse et d'autres caractéristiques pour aider à la classification.

#Méthode de classification

Pour classer ces galaxies, les chercheurs ont utilisé une approche en deux étapes combinant apprentissage non supervisé et supervisé. D'abord, ils ont utilisé l'apprentissage non supervisé pour regrouper les galaxies en catégories générales basées sur leurs similarités. Ce premier regroupement a été fait grâce à une technique qui aide à regrouper des éléments similaires sans avoir besoin de labels spécifiques.

Après cette classification initiale, ils sont passés à l'apprentissage supervisé. Pour cette étape, les chercheurs ont entraîné un modèle d'apprentissage automatique, en l'occurrence GoogLeNet, en utilisant les galaxies qui avaient déjà été assignées à des catégories. Ça a permis au modèle d'apprendre à partir des exemples et de classer les galaxies restantes.

En tout, le processus de classification consistait à identifier des caractéristiques reconnaissables dans les images des galaxies, à réduire le bruit des images pour améliorer la clarté, puis à les regrouper selon ces caractéristiques. Une fois les galaxies regroupées, des inspections visuelles ont été réalisées pour confirmer les classifications.

#Résultats de la classification

Les résultats finaux ont montré que beaucoup de galaxies correspondaient bien à des catégories spécifiques comme sphériques, disques de type précoce, disques de type tardif, galaxies irrégulières et types non classifiés. Près de la moitié des galaxies analysées ont été classées avec succès lors de l'étape non supervisée. Les autres galaxies ont été triées avec précision grâce au modèle entraîné.

L'étude a révélé que certaines caractéristiques morphologiques étaient constantes à travers les différents types de galaxies. Par exemple, les galaxies classées comme sphériques avaient généralement un indice de Sersic plus élevé, suggérant qu'elles sont plus concentrées, tandis que les galaxies irrégulières affichaient des valeurs plus basses. De plus, l'étude a mesuré le rayon effectif de ces galaxies, notant que cette taille variait selon les catégories.

Le processus de classification a montré que les groupes de galaxies étaient clairement distincts les uns des autres lorsqu'ils étaient représentés mathématiquement. Les différents types avaient leurs propres motifs uniques, confirmant la fiabilité de la méthode de classification.

Grâce à ces résultats, les chercheurs ont pu construire un catalogue complet des formes de galaxies, fournissant une ressource pour les études futures. Ils ont démontré que l'apprentissage automatique offre un outil puissant pour classer les galaxies, étant donné les grandes quantités de données générées par les télescopes modernes.

#Importance de la Morphologie des galaxies

Comprendre la morphologie, ou forme, des galaxies est essentiel pour observer comment elles évoluent avec le temps. Les galaxies ne sont pas statiques ; elles changent au fil des interactions avec d'autres galaxies et leur environnement. En classant les galaxies, les scientifiques peuvent obtenir des informations sur leur histoire et leur avenir.

Différents types morphologiques suggèrent différents chemins évolutifs. Par exemple, les galaxies spirales peuvent indiquer une formation d'étoiles continue, tandis que les galaxies elliptiques présentent souvent des populations stellaires plus anciennes. Connaitre la forme peut aussi donner des indices sur la quantité de gaz présente, ce qui est essentiel à la formation des étoiles.

Les résultats de classification issus de grandes enquêtes comme COSMOS-DASH peuvent aider les chercheurs à comprendre la formation des galaxies et la structure globale de l'univers. En créant des connexions entre la forme, la composition et le comportement, les scientifiques peuvent élaborer des modèles plus précis de l'évolution des galaxies.

#Conclusion

Pour résumer, la combinaison de la technologie d'imagerie avancée et de l'apprentissage automatique a considérablement amélioré la classification des galaxies. L'approche utilisée dans l'enquête COSMOS-DASH montre comment ces techniques peuvent être appliquées efficacement à de grands ensembles de données, menant à des résultats fiables et complets.

Avec la classification précise de plus de 17 000 galaxies, cette recherche constitue une ressource précieuse pour les études futures en astronomie. En continuant de peaufiner ces méthodes, on peut améliorer notre compréhension des galaxies et de leur rôle dans le cosmos. La recherche continue nous aidera à explorer davantage les liens entre la morphologie des galaxies, leur masse et leur évolution, révélant encore plus sur l'univers complexe dans lequel nous vivons.