L'intelligence artificielle à la rescousse pour la découverte de nouvelles comètes

La NASA cherche à améliorer ses méthodes existantes et à développer de nouveaux outils de science ouverte pour améliorer sa capacité à détecter des comètes très faibles. C'est ainsi qu'est né le Défi de recherche de comètes SOHO de la NASA avec intelligence artificielle, qui a conduit à la découverte de deux nouvelles comètes. Le défi, qui a duré quatre semaines, a rassemblé 596 participants de 73 pays. Sept gagnants ont été sélectionnés parmi 212 soumissions. L'objectif principal du défi était de créer des algorithmes et des méthodes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (IA/ML) capables d'identifier et de suivre les comètes les plus faibles avec le moins de faux positifs possible en utilisant les données de la mission Solar Heliophysics Observatory (SOHO). Les résultats complets du défi seront bientôt publiés. Dans le cadre de la promotion d'une culture de la science ouverte, la NASA a mis en place l'Initiative de science en code source ouvert, un programme complet d'activités visant à rendre la recherche scientifique financée par des fonds publics transparente, inclusive, accessible et reproductible. Les principes de cette initiative sont conçus pour élargir la participation, favoriser la collaboration et encourager une exploration scientifique accrue en réduisant les obstacles à l'entrée. Le défi consistait à développer des outils et des algorithmes d'IA/ML pour aider les astronomes à détecter ces comètes très faibles qui s'approchent du soleil. L'utilisation de l'IA/ML permet d'analyser rapidement et à moindre coût de grands ensembles de données, tout en offrant la possibilité de faire des prédictions, de trouver des modèles cachés et d'améliorer la détection des comètes.