Une équipe internationale de chercheurs du SNAD a découvert 11 anomalies cosmiques jusque-là inconnues, dont 7 sont des candidates supernova. Les chercheurs ont analysé des images numériques du ciel du nord prises en 2018 pour détecter des anomalies en utilisant la méthode du "plus proche voisin". Des algorithmes d'apprentissage automatique ont permis d'automatiser la recherche.
Avec l'avènement des relevés astronomiques à grande échelle, la quantité de données a considérablement augmenté. Par exemple, le Zwicky Transient Facility (ZTF), qui utilise une caméra pour surveiller le ciel du nord, génère environ 1,4 To de données par nuit d'observation, et son catalogue contient des milliards d'objets. Le traitement manuel de ces gros volumes de données prend beaucoup de temps, c'est pourquoi une équipe de chercheurs du SNAD de France, des États-Unis et d'autres pays s'est associée pour développer une solution automatisée.
Dans cette étude, les scientifiques ont étudié un million de courbes de lumière réelles du catalogue ZTF 2018 et sept modèles de courbes de lumière en temps réel pour les types d'objets à l'étude. Au total, ils ont surveillé environ 40 paramètres, dont l'amplitude de luminosité de l'objet et l'intervalle de temps.
"Nous avons décrit les propriétés de nos simulations en utilisant un ensemble de caractéristiques censées être observées dans des corps astronomiques réels. Dans un ensemble de données d'environ un million d'objets, nous avons recherché des supernovae, des supernovae de type Ia, des supernovae de type II et des événements d'effondrement de marée », explique Kostyantyn Malanchev, postdoctorant à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign.
Ensuite, les données des courbes de luminosité d'objets réels ont été comparées aux données de simulation à l'aide de l'algorithme kd-tree. Par la suite, l'équipe a identifié 15 voisins les plus proches, c'est-à-dire des objets réels de la base de données ZTF, pour chaque simulation d'un total de 105 correspondances, que les chercheurs ont vérifiées visuellement pour les anomalies. L'inspection manuelle a confirmé 11 anomalies, dont 7 étaient des candidats de supernova et 4 étaient des candidats de noyaux galactiques actifs où des événements de perturbation de marée auraient pu se produire.
Cette étude démontre que la méthode est très efficace et facile à utiliser. L'algorithme proposé pour détecter les phénomènes cosmiques d'un certain type est universel et peut être utilisé pour détecter tous les objets astronomiques intéressants, sans se limiter aux rares types de supernovae.
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