Rythmes stellaires : quand un programme apprend tout seul à reconnaître les étoiles ✛ ✎ ✦
Astra-CLR travaille sur des données de photométrie — des enregistrements de la variation de la luminosité des étoiles. Tel un auditeur qui, sans manuel, apprend à distinguer le jazz du rock, le programme découpe les signaux lumineux en fragments et y cherche des rythmes répétitifs. Il rapproche les morceaux d'une même « mélodie stellaire » et repousse les autres, construisant peu à peu une carte musicale du ciel. Il suffit de lui montrer quelques exemples étiquetés pour que sa précision de reconnaissance grimpe en flèche.
Cette « oreille » pour les rythmes stellaires est particulièrement précieuse pour les futurs relevés, où l'on comptera par milliards. L'analyse précise de la lumière (spectroscopie) n'est possible que pour une infime partie des objets, tandis qu'Astra-CLR trie rapidement toute la « musique », aidant à étudier l'évolution stellaire et la nature des supernovae. Cette méthode vient des systèmes de reconnaissance vocale : l'algorithme apprend comme un bébé qui extrait des mots du flux sonore sans encore en connaître le sens.
Le relevé ZTF doit son nom à Fritz Zwicky. Il fut le premier à suggérer l'existence de la matière noire et à prédire les supernovae, mais il était aussi célèbre pour son caractère difficile : ses collègues le surnommaient « le bâtard sphérique » parce qu'il était insupportable sous tous les angles.