Une IA confirme que les trous noirs géants ne grandissent pas comme on le pensait !
Les trous noirs supermassifs sont des titans cosmiques qui lorsqu'ils accrètent beaucoup de matière se transforment en noyaux actifs de galaxies, quasars et galaxies de Seyfert par exemple. Les réseaux de neurones de l'IA permettent aujourd'hui aux astrophysiciens de mieux comprendre comment ces noyaux actifs s'allument et il semblerait bien que ce ne soit pas possible uniquement quand deux galaxies fusionnent contrairement à ce que l'on a longtemps pensé.
L'apprentissage automatique (machine learning, en anglais) est une technologique d’intelligence artificielle qui occupe de plus en plus de place dans nos vies et aussi dans le domaine de la recherche scientifique, par exemple avec le programme Seti. Un groupe d’astrophysiciens mené par des chercheurs de l’University of Bath (Royaume-Uni) a utilisé une des méthodes de l’apprentissage automatique – celle utilisant des réseaux de neurones électroniques inspirés des neurones biologiques du cerveau humain et qui est la base de bien des exploits de l’IA depuis une décennie environ – pour s’attaquer à un problème toujours pas complètement résolu, celui de la croissance des trous noirs supermassifs que l’on sait être au cœur de la majorité des grandes galaxies, par exemple M87.
Pendant longtemps, en raison notamment des observations...
Par Laurent Sacco, Journaliste
