Les sursauts radio rapides sont parmi les phénomènes les plus mystérieux de la radioastronomie. Ils ne durent que quelques millisecondes, mais pendant ce temps, ils libèrent autant d'énergie que notre Soleil en plusieurs jours. Personne ne sait exactement ce qui les produit : peut-être des étoiles à neutrons ultra-denses, comme celles découvertes autrefois par Jocelyn Bell Burnell, ou autre chose. Ces signaux traversent tout l'espace pour nous parvenir, en passant à travers le milieu interstellaire, et transportent ainsi des informations sur la structure de l'Univers.

Mais capter un tel sursaut est difficile : les radiotélescopes reçoivent des montagnes de bruit et d'interférences provenant des équipements terrestres. Habituellement, on crée des programmes spécialisés qui connaissent chaque caractéristique des FRB, comme la façon dont le signal est retardé à différentes fréquences. Dans cette nouvelle étude, ils ont tenté une approche différente : ils ont pris un réseau de neurones moderne, Gemma, entraîné sur des millions de photos ordinaires d'Internet, et lui ont montré des images provenant de radiotélescopes. Le réseau ne connaissait rien à l'astronomie, mais on lui a expliqué en langage naturel : « Trouve sur l'image un bref sursaut qui se décale vers les basses fréquences ». Et il a compris !

Le résultat a surpris : le modèle a trouvé 93% des vrais sursauts, et a confondu les interférences avec des sursauts quatre fois moins souvent qu'un détecteur spécialisé. Cela a fonctionné un peu comme si une personne, n'ayant jamais vu un certain animal, le reconnaissait sur une photo simplement parce qu'elle connaît bien l'apparence générale des animaux. Le réseau a appris à voir des motifs généraux, plutôt que de mémoriser des modèles spécifiques. Cependant, il a parfois manqué les signaux les plus faibles, pour lesquels des instruments spécialisés restent nécessaires.

Cette approche ouvre la voie à des assistants rapides et compréhensibles pour les astronomes. Le réseau de neurones ne se contente pas de donner une réponse silencieuse, il peut aussi l'expliquer en mots, ce qui est important lorsque les données sont abondantes. Peut-être que bientôt, des modèles similaires seront utilisés sur de vrais télescopes, aidant à détecter non seulement les sursauts, mais aussi d'autres événements rares, comme les pulsars ou les traces de décalage vers le rouge de galaxies lointaines.