18 septembre 2018 : En astronomie, les sursauts radio rapides (fast radio burst, FRB) sont des sursauts d’ondes radio d’une durée de quelques millisecondes, qui se produisent en dehors de la Voie lactée et dont la puissance et les caractéristiques défient les connaissances actuelles en astrophysique.
Les hypothèses ? Blitzars10, sursauts gamma, trous noirs qui s’évaporent, étoiles à neutrons naissantes ou mourantes ou pulsars d’un nouveau genre, satellites militaires secrets, intelligence extra-terrestre quelconque… Dans tous les cas, ce ne sont pas des signaux parasites. Une technique d’apprentissage automatique vient d’être appliquée non pas à un humain, mais à une IA (Intelligence Artificielle) avec un résultat surprenant : elle a détecté des répétitions passées inaperçues avec les techniques précédentes. Alors qu’au début, les FRB n’étaient pas pris au sérieux, l’énigmatique et fameux FRB 121102, repéré depuis 2012, a fait l’objet de cette analyse par l’IA.
3 MILLIARDS D’ANNÉES-LUMIÈRE
Situé à 3 milliards d’années-lumière, dans une galaxie naine, FRB 121102 a continuellement été observé dans le cadre du programme BreakthroughListen (une division du projet Breakthrough Initiatives), par des chercheurs, dont le radioastronome VishalGajjar, grâce au télescope Green Bank (GBT). Le 26 août 2017, les membres du Berkeley Seti research center en Californie ont ainsi observé FRB 121102 pendant cinq heures, et ont obtenu 400 To de données. Ces nouvelles techniques d’analyse des données ont permis de découvrir 21 impulsions radio de l’objet. Et, comme l’explique aussi le communiqué du projet Breakthrough Initiatives et un billet d’ElisabethPiotelat (membre de la Seti League qui a récemment participé à la redéfinition de l’échelle de Rio) sur son blog, un réseau de neurones convolutifs faisant du machine learning est allé plus loin. Développé par le doctorant Gerry Zhang de l’université de Berkeley avec ses collègues, ce réseau a permis de découvrir 72 autres impulsions qui avaient échappé à la sagacité des humains. Cependant, un manque de régularité fait croire raisonnablement à une explication naturelle pour les FRB. Notre représentation des FRB évolue, et les scientifiques nous ont montré que l’IA pouvait être utile dans la recherche de signaux qui pourraient un jour se révéler d’origine E.T. Surtout : on les aurait manqués en utilisant des techniques d’analyse classiques. Mais « on » attend la suite avec impatience…
Henri Coron (btlv.fr/source arxiv.org)
