Un télescope à rayons X en orbite a enregistré pendant des années la lueur des systèmes binaires où une étoile ordinaire tourne autour d'un trou noir ou d'une étoile à neutrons. La matière de l'étoile compagne tombe sur l'objet compact, s'échauffe à des millions de degrés et émet des rayons X. Les archives ont accumulé des milliers de spectres — des graphiques montrant combien de lumière arrive à chaque énergie. Distinguer un trou noir d'une étoile à neutrons sur un tel graphique est à la portée d'un astronome expérimenté, mais trier les archives à la main prendrait trop de temps.
Les chercheurs ont entraîné un réseau de neurones sur ces spectres. La première version ne recevait que les luminosités à différentes énergies — des centaines de nombres. La seconde — les mêmes luminosités plus les incertitudes de mesure. Toutes deux ont appris à deviner le type d'objet avec une précision de 90 à 94 %. Mais la façon dont le réseau prend sa décision restait une énigme : pour lui, un spectre n'est qu'une longue série de chiffres.
Le premier est la température du disque : à quel point la matière qui tombe est chauffée. Le deuxième est l'inclinaison de la queue de loi de puissance : elle montre à quelle vitesse la luminosité diminue avec l'énergie. Le troisième est le rapport des contributions du disque et de la queue : qui domine dans l'émission. Le quatrième est la qualité de l'ajustement du modèle aux données. Le cinquième est la dispersion de la luminosité d'une observation à l'autre. Ces cinq paramètres reflètent la physique de l'accrétion — le processus par lequel la matière tourbillonne et tombe sur l'objet compact.
Ensuite, ils ont construit un troisième réseau de neurones qui ne voyait pas les spectres, mais seulement ces cinq nombres. La précision est restée au même niveau. Cela signifie que les réseaux s'appuient réellement sur des indices astrophysiques compréhensibles, et non sur des bruits aléatoires dans les données. La méthode n'est pas liée à un satellite particulier : les mêmes cinq paramètres peuvent être extraits des données d'autres télescopes à rayons X, actuels et futurs. Ainsi, la machine ne se contente pas de poser un diagnostic, elle l'explique dans un langage familier à l'astronome.
Les archives du satellite RXTE, utilisé dans cette étude, contiennent des observations sur 16 ans — de 1995 à 2012. Pendant cette période, il a enregistré des éruptions de rayons X provenant de centaines de systèmes binaires, et ces vieilles données ont désormais une seconde vie grâce aux réseaux de neurones.
Dans le roman « Contact » de Carl Sagan, un signal d'une civilisation extraterrestre se cache dans le bruit des données radio. Ici, l'idée est similaire : parmi des milliers de spectres X, le réseau de neurones extrait une information cachée sur la nature des objets compacts.