Une étoile brille, et son rayon, décomposé par un prisme, se disperse en une bande colorée — la spectroscopie. Les raies sombres et brillantes qui strient cette bande renseignent sur la température, la composition et le mouvement de l’astre. Autrefois, pour obtenir un tel portrait sur ordinateur, il fallait résoudre pendant des heures les équations complexes du transfert de rayonnement. Cela s’apparentait à la réalisation d’une toile à l’huile — longue, mais précise. Pourtant, les futurs relevés du ciel promettent des données sur des millions d’astres, et l’ancienne méthode ne peut plus suivre.
Une équipe d’astronomes a eu recours à l’apprentissage automatique : elle est partie de modèles numériques existants, une vaste collection d’échantillons. Chacun d’eux définit cinq paramètres clés : température, gravité de surface, proportion d’hélium et de deux éléments importants (carbone et azote). Le réseau de neurones a appris, à partir de ces valeurs, à prédire la forme exacte des raies étroites du spectre. Une heure d’entraînement sur carte graphique, et il mémorise les 140 principales signatures. Désormais, le portrait d’une étoile est généré en une fraction de milliseconde.
La vitesse a été multipliée par 360 000. Voilà qui ouvre la voie à des méthodes auparavant inaccessibles — par exemple, parcourir rapidement des milliers d’étoiles hypothétiques afin d’en ajuster au mieux les paramètres. L’effet Doppler dû à la rotation de l’étoile joue même en notre faveur : il élargit légèrement les raies, lissant ainsi le bruit et réduisant l’erreur de moitié. La raie de l’hydrogène Hα de la série de Balmer, découverte par Johann Jakob Balmer, ainsi que les empreintes de la fusion nucléaire (cycle CNO, décrit par Hans Bethe) sont reproduites avec une précision supérieure à 0,1 %. Le réseau n’a même pas besoin de comprendre la physique des réactions — il se contente d’apprendre le motif.
Un croquis rapide au fusain ne remplace pas un portrait achevé lorsqu’une précision extrême est requise. Mais pour étudier en masse l’évolution stellaire et la métallicité (la teneur en éléments lourds) des astres, il est bien plus important d’embrasser d’un seul regard des milliers de portraits. SpecFANN rend cela possible : la forêt d’étoiles se dévoile en quelques jours.
Pour entraîner l’ensemble des 140 réseaux de neurones, il n’a fallu que 2 gigaoctets de données, soit moins qu’un film de bonne qualité.
Cela rappelle le tricordeur de « Star Trek » — un appareil qui analysait instantanément la composition des objets.