La découverte de rares “ quasars à imagerie quadruplée ” peut aider à résoudre des énigmes cosmologiques

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  • À l’aide de techniques d’apprentissage automatique, une équipe d’astronomes a découvert une douzaine de quasars qui ont été déformés par une «lentille» cosmique naturelle et divisés en quatre images similaires. Les quasars sont des noyaux extrêmement lumineux de galaxies lointaines alimentés par des trous noirs supermassifs.

    Au cours des quatre dernières décennies, les astronomes avaient trouvé environ 50 de ces «quasars à imagerie quadruplée», ou quads en abrégé, qui se produisent lorsque la gravité d’une galaxie massive qui se trouve devant un quasar divise son image unique en quatre. La dernière étude, qui n’a duré qu’un an et demi, augmente le nombre de quads connus d’environ 25% et démontre le pouvoir de l’apprentissage automatique pour aider les astronomes dans leur recherche de ces bizarreries cosmiques.

    «Les quads sont des mines d’or pour toutes sortes de questions. Ils peuvent aider à déterminer le taux d’expansion de l’univers et à résoudre d’autres mystères, tels que la matière noire et les« moteurs centraux »des quasars», déclare Daniel Stern, auteur principal du nouveau étude et chercheur au Jet Propulsion Laboratory, géré par Caltech pour la NASA. “Ce ne sont pas seulement des aiguilles dans une botte de foin, mais des couteaux suisses car ils ont tant d’utilisations.”

    Les résultats, à publier dans Le journal astrophysique, ont été réalisés en combinant des outils d’apprentissage automatique avec des données de plusieurs télescopes terrestres et spatiaux, y compris la mission Gaia de l’Agence spatiale européenne; L’explorateur d’enquêtes infrarouges à grand champ de la NASA (ou WISE); l’Observatoire WM Keck à Maunakea, Hawaï; Observatoire Palomar de Caltech; le télescope des nouvelles technologies de l’Observatoire européen austral au Chili; et le télescope Gemini South au Chili.

    Dilemme cosmologique

    Ces dernières années, un écart est apparu sur la valeur précise du taux d’expansion de l’univers, également connu sous le nom de constante de Hubble. Deux moyens principaux peuvent être utilisés pour déterminer ce nombre: l’un repose sur des mesures de la distance et de la vitesse des objets dans notre univers local, et l’autre extrapole le taux à partir de modèles basés sur le rayonnement distant laissé depuis la naissance de notre univers, appelé le fond de micro-ondes cosmique. Le problème est que les chiffres ne correspondent pas.

    «Il y a des erreurs potentiellement systématiques dans les mesures, mais cela semble de moins en moins probable», dit Stern. “Plus attrayant, la divergence dans les valeurs pourrait signifier que quelque chose à propos de notre modèle de l’univers est faux et qu’il y a une nouvelle physique à découvrir.”

    Les nouveaux quads quasar, que l’équipe a surnommés tels que Wolf’s Paw et Dragon Kite, aideront dans les futurs calculs de la constante de Hubble et pourraient expliquer pourquoi les deux mesures principales ne sont pas alignées. Les quasars se situent entre les cibles locales et distantes utilisées pour les calculs précédents, ils donnent donc aux astronomes un moyen de sonder la portée intermédiaire de l’univers. Une détermination basée sur un quasar de la constante de Hubble pourrait indiquer laquelle des deux valeurs est correcte, ou, peut-être plus intéressant, pourrait montrer que la constante se situe quelque part entre la valeur déterminée localement et la valeur distante, signe possible d’une physique auparavant inconnue.

    Illusions gravitationnelles

    La multiplication des images de quasar et d’autres objets dans le cosmos se produit lorsque la gravité d’un objet de premier plan, comme une galaxie, plie et amplifie la lumière des objets derrière lui. Le phénomène, appelé lentille gravitationnelle, a déjà été observé à plusieurs reprises. Parfois, les quasars sont cristallisés en deux images similaires; moins souvent, ils sont divisés en quatre.

    «Les quadruples sont meilleurs que les quasars à double image pour les études de cosmologie, comme la mesure de la distance aux objets, car ils peuvent être parfaitement bien modélisés», déclare le co-auteur George Djorgovski, professeur d’astronomie et de science des données à Caltech. “Ce sont des laboratoires relativement propres pour effectuer ces mesures cosmologiques.”

    Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé des données de WISE, qui a une résolution relativement grossière, pour trouver des quasars probables, puis ont utilisé la résolution nette de Gaia pour identifier lesquels des quasars WISE étaient associés à d’éventuels quasars à imagerie quadruplée. Les chercheurs ont ensuite appliqué des outils d’apprentissage automatique pour identifier les candidats les plus susceptibles d’être des sources d’images multiples et pas seulement des étoiles différentes proches les unes des autres dans le ciel. Des observations de suivi par Keck, Palomar, le télescope de nouvelle technologie et Gemini-South ont confirmé lesquels des objets étaient en effet des quasars quadruplement imagés à des milliards d’années-lumière.

    Humains et machines travaillant ensemble

    Le premier quad trouvé à l’aide de l’apprentissage automatique, surnommé la Victoire du Centaure, a été confirmé lors d’une nuit blanche que l’équipe a passée à Caltech, avec des collaborateurs de Belgique, de France et d’Allemagne, tout en utilisant un ordinateur dédié au Brésil, se souvient co- auteur Alberto Krone-Martins de l’UC Irvine. L’équipe avait observé à distance leurs objets à l’aide de l’observatoire de Keck.

    «L’apprentissage automatique était la clé de notre étude, mais il ne vise pas à remplacer les décisions humaines», explique Krone-Martins. «Nous formons et mettons à jour en permanence les modèles dans une boucle d’apprentissage continue, de sorte que les humains et l’expertise humaine sont une partie essentielle de la boucle. L’intelligence, pas l’intelligence artificielle. “

    «Alberto a non seulement initialement proposé les algorithmes intelligents d’apprentissage automatique pour ce projet, mais c’était son idée d’utiliser les données Gaia, ce qui n’avait pas été fait auparavant pour ce type de projet», explique Djorgovski.

    «Cette histoire ne consiste pas seulement à trouver des lentilles gravitationnelles intéressantes», dit-il, «mais aussi à la façon dont une combinaison de big data et d’apprentissage automatique peut conduire à de nouvelles découvertes».

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