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Novel Evolutionary Model for the Early stages of Stars with Intelligent Systems

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Étudier la chronologie de la formation des systèmes stellaires

De nouvelles recherches ont fait la lumière sur l’évolution précoce des planètes et des étoiles.

Nous avons longtemps pensé que les étoiles se formaient d’abord en un système solaire, les restes de poussière et de gaz se transformant lentement en planètes. Or, de récentes données suggèrent que les planètes et les étoiles se forment simultanément, ce qui remet en question les modèles de classification standard pour l’évolution des systèmes étoile-planète. Cela suggère que la formation des planètes rudimentaires commence plus tôt que nous ne le pensions et que les calendriers des différents processus d’évolution sont différents. Décrire la chronologie exacte est toutefois complexe. «En effet, bien que la formation des étoiles et des planètes est un processus rapide à l’échelle astronomique, elle s’étend sur plusieurs centaines de milliers, voire millions d’années, ce qui n’est pas comparable à l’échelle de notre vie humaine», explique Gábor Marton(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), chercheur à l’observatoire Konkoly en Hongrie et coordinateur du projet NEMESIS(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). Des échantillons statistiquement significatifs de jeunes objets stellaires (JOS) à des stades d’évolution légèrement différents sont indispensables pour observer l’ensemble du processus. Le premier objectif de NEMESIS, un partenariat entre l’observatoire Konkoly du réseau de recherche hongrois, l’université de Genève(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et l’université de Vienne(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), était de créer un catalogue panchromatique des JOS, avec des observations qui couvrent une gamme de longueurs d’onde à travers le spectre électromagnétique. L’autre difficulté importante tenait au fait qu’à ces premiers stades de l’évolution, le domaine du spectre dans lequel les JOS émettent la majeure partie de leur énergie varie, ce qui complique leur identification. La classification standard repose sur l’infrarouge, ce qui peut être trompeur. NEMESIS a donc également voulu développer une méthode de classification plus précise.

Créer un ensemble de données panchromatiques

Le nouvel ensemble de données panchromatiques constitue la collection la plus complète de JOS jamais créée et révèle les stades d’évolution des JOS, depuis les proto-étoiles jusqu’aux jeunes étoiles. La tâche était tellement complexe que la base de données a été scindée en deux. La première partie de la collection s’est concentrée sur une seule région de formation d’étoiles, le complexe de formation d’étoiles d’Orion (OSFC), la plus grande région de formation d’étoiles dans le voisinage solaire. L’équipe a créé une base de données extrêmement détaillée sur les paramètres stellaires, notamment la température, la masse, la vitesse de rotation et les vitesses auxquelles l’étoile se déplace par rapport à la Terre. «Ces données sont précieuses pour comprendre les conditions physiques des jeunes étoiles et de leur environnement», explique le co-chercheur Marc Audard, maître de conférence et chercheur à l’université de Genève. Pour ce faire, l’équipe s’est appuyée sut l’apprentissage automatique (AA) pour passer au crible la documentation universitaire des 30 dernières années, réduisant la sélection de plus de 118 000 entrées initiales à environ 1 200 articles. La seconde partie est une collection de l’ensemble du ciel avec plus de 3 millions de candidats JOS. L’équipe a fait appel à diverses techniques d’AA et de vision par ordinateur pour compléter les ensembles de données historiques par de nouvelles données. «La pureté et l’exhaustivité du catalogue final nous permettent, ainsi qu’à la communauté, de l’utiliser comme référence à l’avenir, et il est particulièrement précieux pour les études basées sur l’AA», ajoute Marc Audard.

Une nouvelle vision de la formation des étoiles

Le projet a contribué à la compréhension de la formation des étoiles à différents niveaux, notamment en démontrant le potentiel de l’intelligence artificielle et de l’AA dans ce domaine afin d’obtenir encore plus d’informations à partir des données existantes. «Avec NEMESIS, nous avons abordé un sujet bien plus vaste, et nous n’avons cessé de découvrir de nouveaux aspects et d’avoir de nouvelles idées tout au long du projet», confie Gábor Marton. «Les outils développés sont mis à profit par les étudiants, nos méthodes fascinent nos collègues et notre enthousiasme est plus fort que jamais.»

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