Une IA fait des découvertes impressionnantes sur le trou noir central de la Voie lactée
Plusieurs études sur l'apprentissage profond des réseaux neuronaux montrent que les données collectées pour produire les deux images de trous noirs supermassifs, Sgr A* et M87*, recèlent des informations cruciales sur leur comportement.
Illustration d'un réseau de neurones reliant les observations (à gauche) aux modèles (à droite). © EHT Collaboration/Janssen et al.
Les images de l'Event Horizon Telescope (EHT) ont fait le tour du monde en 2019 et 2022 lorsque, pour la première fois dans l'histoire de l'astronomie, des scientifiques ont pu produire une image “réelle” de deux trous noirs.
Il y eut d'abord M87*, Powehi de son petit sobriquet, un joli bébé de 6 milliards de masses solaires logé au centre de la galaxie M87. Deux ans plus tard, nous avons pu contempler l'image du trou noir de notre propre Voie lactée, répondant au nom un peu obscur de Sgr A*, plus modeste ogre noir de 4 millions de masses solaires.
Le trou noir central de la Voie lactée tournerait presque à la vitesse de la lumière
À l'origine, la collaboration EHT devait produire l'image du trou noir de notre galaxie avant celle de M87, mais la tâche avait été jugée trop compliquée. Les trois nouvelles études publiées par Michael Jansen de l'université de Radboud (Pays-Bas) et ses collègues confirment ce que l'on supposait. Sgr A* est très turbulent ! Selon leur analyse, il pourrait tourner à une vitesse proche de celle de la lumière.
Des réseaux neuronaux pour étudier des millions de données
Polarisation des champs magnétiques de Sgr A*. © EHT
Les astronomes ont formé un réseau de neurones avec des millions d'ensembles de données sur les trous noirs, recueillis par le réseau des radiotélescopes de l'EHT, tous répartis à la surface du globe. Cette somme de données est colossale : rien que pour la première campagne d'observation ayant mené à l'image de M87*, cinq pétaoctets (soit 5000 téraoctets) avaient été collectés !
Les disques durs de l'EHT ne manquaient pas de données et cela rendait Katie Bouman heureuse. © EHT
L'équipe de Michael Jansen en arrive à plusieurs conclusions assez spectaculaires. Ainsi, Sgr A* tournerait sur lui-même quasiment à la vitesse de la lumière, ce qui expliquerait les difficultés à produire le célèbre cliché. De même, la Terre serait presque dans l'alignement de l'axe de rotation du trou noir supermassif et l'émission à proximité serait due à des électrons chauds dans le disque d'accrétion (la poussière et le gaz enveloppant Sgr A*), non à un jet de matière. Pour finir, les champs magnétiques dudit disque d'accrétion semblent présenter un comportement différent des prédictions théoriques.
“Le fait que nous défiions la théorie dominante est bien sûr passionnant, déclare Michael Janssen. Cependant, je considère notre approche de l'IA et de l'apprentissage automatique principalement comme une première étape. Ensuite, nous améliorerons et élargirons les modèles et les simulations associés. Et quand le télescope Africa Millimeter [en construction, NDLR] s'inscrira dans la collecte de données, nous obtiendrons des informations encore meilleures pour valider la théorie générale de la relativité pour les objets compacts supermassifs avec une grande précision.”
En étudiant avec leur réseau neuronal les données de M87*, ces astrophysiciens pensent également que ce dernier tourne selon une direction contrarotative au gaz qui lui tombe dedans, une particularité qui pourrait être due à une ancienne fusion galactique majeure.
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