Un réseau neuronal auto-apprenant décrypte des trous noirs emblématiques

Une équipe d'astronomes dirigée par Michael Janssen (Université Radboud, Pays-Bas) a entraîné un réseau neuronal à partir de millions de données synthétiques de trous noirs. Grâce à ce réseau et aux données du télescope Event Horizon, ils prédisent désormais, entre autres, que le trou noir au centre de notre Voie lactée tourne à une vitesse proche de sa vitesse maximale.

Impression d'artiste d'un réseau neuronal reliant les observations (à gauche) aux modèles (à droite). Crédit : EHT Collaboration/Janssen et al.11

Les astronomes ont publié leurs résultats et leur méthodologie dans trois articles de la revue Astronomy & Astrophysics.

En 2019, l'Event Horizon Telescope Collaboration a publié la première image d'un trou noir supermassif au centre de la galaxie M87. En 2022, elle a présenté une image du trou noir de notre Voie lactée, Sagittarius A*. Cependant, les données derrière ces images contenaient encore une mine d'informations difficiles à déchiffrer. Une équipe internationale de chercheurs a entraîné un réseau neuronal pour en extraire le maximum d'informations. 

Lire l'article sur notre Blog