“Tivemos que selecionar galáxias que cobrissem toda a fatia do Universo que nos interessa, explica Nathalie Palanque-Delabrouille, cosmóloga do CEA e porta-voz da colaboração DESI. Realizamos uma otimização entre as galáxias próximas, as mais distantes, os quasares mais brilhantes, etc. Para fazer essa classificação considerável, utilizamos algoritmos de inteligência artificial. Isto permitiu, por exemplo, melhorar a qualidade da seleção de quasares em 20 a 30%. “
A inteligência artificial também é usada para corrigir imperfeições no mapa do Universo nas imagens usadas para seleção de alvos. “Para interpretar os dados e reconstruir a organização das galáxias em grande escala, precisamos de algoritmos de tipo de imagem de alta qualidade. aprendizado de máquina fornecer melhor correção heterogeneidades fotométricas (devido em particular a perturbações atmosféricas) do que as abordagens tradicionais. “
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Útil para melhorar o processamento de imagens
Outro programa emblemático de astronomia, o Telescópio Espacial James Webb (JWST), também utiliza IA, mas com moderação, resume Hakim Atek, astrônomo do Instituto de Astrofísica de Paris, especialista em história das galáxias e muito envolvido no JWST. “É uma ferramenta que permite acelerar certas análises, como o reconhecimento das formas das galáxias, ou melhorar o processamento de imagens, ao destacar uma galáxia do ruído ambiente de fundo que a mascara. , porque o volume de dados gerados pelos instrumentos JWST permanece em escala humana. “O pesquisador ressalta, porém, que “não é o mesmo para outros instrumentos como o radiotelescópio SKA (instalado na Austrália, também rastreia a origem de estrelas e galáxias, mas em uma faixa de frequência diferente da do JWST), ou o Euclid (telescópio espacial especializado no estudo da matéria escura e da energia escura), que geram muito mais. “
Na física de partículas, o uso da IA é mais sistemático e ocupa um lugar cada vez mais importante, como explica Simon Akar, físico de partículas da Universidade Clermont Auvergne e membro do experimento LHCb do Cern, em Genebra (Suíça). “O LHC (Colisor de partículas Cern na fronteira franco-suíça)são 40 milhões de cruzamentos de feixes de prótons por segundo. Cada encontro pode gerar dezenas de colisões próton/próton, das quais surgirão uma série de partículas. Isso cria centenas de terabytes de dados por segundo (o equivalente a 20.000 filmes em HD). “O fluxo é tal que é impossível manter tudo e é necessária uma seleção drástica de eventos para registrar antes da análise.”A IA, que se destaca na categorização de eventos, permite melhorias significativas no desempenho da seleção“.
“Eventos interessantes” são todos aqueles que podem revelar a existência de uma “nova física”: interações ou partículas ainda desconhecidas, falhando assim no modelo padrão da física de partículas.
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Descubra eventos com base em hipóteses fornecidas à IA
Os cientistas usam a IA para descobrir eventos específicos, com base em hipóteses que formularam e forneceram à IA. No entanto, o desenvolvimento desta utilização esbarra na opacidade dos modelos, particularmente das redes neurais, que não fornecem explicações claras sobre os critérios que utilizam. “Isso coloca problemas de interpretabilidade, resume Simon Akar. Não sabemos como ‘funciona’ a IA, que função ela constrói e utiliza para alcançar um resultado. É difícil, nestas condições, calcular incertezas e, portanto, validar o resultado… “E qual é a capacidade da IA de fazer uma descoberta autêntica que os físicos não teriam previsto?
“Algoritmos de aprendizagem não supervisionados estão sendo desenvolvidos agora que pode identificar sinais exóticos ou anomalias nos dados, observa Simon Akar. Mas essas ferramentas são usadas principalmente para apontar eventos incomuns a serem examinados, e não para concluir uma descoberta, que continua sendo uma prerrogativa dos pesquisadores. “
Uma advertência partilhada por François Vannucci, ilustre físico de partículas e autor de inúmeras obras populares (última publicação: “A promessa do acasoed. Odile Jacob). Segundo ele, a IA introduz uma forma de revolução conceitual na física. “Desde Galileu, o método científico consiste em observar fenômenos, conceituar uma lei e depois verificar se ela está de acordo com as medições. Com a IA, buscamos sempre descrever a evolução de um sistema, mas de forma probabilística, sem entender o que está por trás disso. “Ele duvida, portanto, que um dia isso leve a grandes descobertas. “Para isso falta à IA o que o filósofo Pascal chamou de espírito de delicadeza: inventividade, imaginação, intuição. “Conquistar este “espírito de delicadeza”, este é o próximo desafio da inteligência artificial…
