Africa-Press – CentrAfricaine. Trois heures et demie après avoir été photographiée par un télescope, l’étoile OTO0650 a été repérée comme objet d’intérêt par plusieurs bénévoles du projet Kilonova Seekers. Les images provenaient des télescopes GOTO (Gravitational-wave Optical Transient Observer), installés en Espagne et en Australie, qui capturent des milliers d’images chaque nuit. La découverte a été publiée dans le journal Astronomy & Astrophysics début juillet.
Tom Killestein, astrophysicien à l’université de Warwick (Royaume-Uni), traque les phénomènes transitoires, reflets d’évènements astronomiques brefs et violents générant un signal lumineux sur une courte période de temps. Cela peut être des supernovae (la mort d’étoiles massives), des kilonovae (quand deux étoiles à neutrons entrent en collision), ou comme ici, des étoiles variables cataclysmiques. Ces dernières sont composées d’une naine blanche, une étoile morte qui vole de la matière à sa compagne. Cette matière forme un disque qui finit par déborder et exploser.
La science citoyenne plus efficace que l’IA
C’est le volume de données qui a poussé Tom Killestein et Lisa Kelsey, astrophysicienne à l’université de Cambridge (Royaume-Uni), à créer ce projet. Les chercheurs et les logiciels d’apprentissage automatique ne suffisent pas à vérifier et étiqueter les images. « Il s’agit d’un problème commun à tout l’apprentissage automatique: les données souvent vues sont bien analysées mais des exemples plus rares ou de nouveaux objets qui n’étaient pas vus au moment où il a été entraîné posent un défi, qui peut être résolu par les humains », évoque Tom Killestein à Sciences et Avenir.
Alors il a conçu un jeu qui permet d’impliquer les citoyens dans la recherche scientifique et de vérifier les images. Et rien de bien compliqué à ça: il suffit de repérer les différences. « Cette approche correspond à la manière dont nous détectons de nouveaux phénomènes. Tout le monde connaît le jeu des 7 différences et nous avons pensé que c’était un moyen accessible et facile de faire participer les gens », explique l’astrophycisien.
Trois images et une vive lumière
En se connectant sur le site, on reçoit un ensemble de trois images: l’image « science » prise récemment, l’image « référence » prise dans le passé montrant l’arrière-plan, et l’image « différence » montrant ce qui a changé entre les deux images. Si un point lumineux apparaît à la fois sur l’image de différence et science, il s’agit probablement d’un événement astronomique réel.
C’est donc en remarquant une vive lumière sur une image que des volontaires ont repérée OTO0650, dont la luminosité a été multipliée par 2500 quand elle a été observée. Ces étoiles variables cataclysmiques sont encore mal comprises par les astrophysiciens et assez rares à observer. « Sans les efforts des bénévoles, cette découverte aurait pu passer inaperçue parmi de nombreux objets », insiste Tom Killestein.
« Les humains restent indispensables »
Au-delà de la découverte, certains bénévoles ont poursuivi l’analyse avec des observations complémentaires, ce qui leur a valu d’être crédités comme co-auteurs avec les autres chercheurs ! « Nous avons pu avoir un réseau mondial d’observateurs regardant un même objet », s’est réjoui l’astrophysicien.
En parallèle de l’amélioration des algorithmes de classification, le fondateur du projet veut ajouter de nouvelles fonctionnalités pour permettre aux bénévoles de réaliser des analyses plus poussées, comme ce qui a été fait pour cette étude. Selon Lisa Kelsey, l’ouverture de l’observatoire Vera C. Rubin pourrait aussi amener à de nouveaux projets citoyens. « Les humains restent indispensables pour valider les cas limites ou repérer l’imprévu. L’IA ne peut pas vérifier ses propres erreurs », conclut Tom Killestein.
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