Tu veux les meilleurs outils IA avant les autres ?
On teste et on décrypte les nouveaux outils IA chaque soir, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Testée avec un écart moyen d’environ 10 %, la nouvelle carte ultraviolette du ciel comble les lacunes historiques grâce à l’inpainting. Porté par Claude Science d’Anthropic, le projet s’appuie sur des données spatiales fusionnées et se présente comme un support pédagogique.
Précision annoncée et zones restées hors des relevés initiaux
Les prédictions issues du traitement automatique présentent un écart moyen d’environ dix pour cent par rapport aux mesures réelles. Pour obtenir une couverture totale, les équipes ont utilisé l’inpainting, une méthode où un modèle apprend à partir des observations existantes pour reconstituer les données manquantes. Cette technique a permis de compléter les zones non couvertes par la mission GALEX de la NASA, qui avait cartographié environ deux tiers du ciel en ultraviolet, en laissant de côté certaines régions brillantes de formation d’étoiles. Jusqu’à présent, une carte UV complète n’existait pas, car la lumière ultraviolette est bloquée par la couche d’ozone et ne peut être mesurée que depuis l’espace.
Agents coordonnés, multi-missions et fusion de jeux de données
Claude Science a coordonné des agents d’IA pour télécharger des données issues de plusieurs missions spatiales, les calibrer et les fusionner. Grâce à cette démarche, la première carte complète du ciel en ultraviolet a pu être produite. L’observation de cette gamme de longueurs d’onde révèle la présence de poussière illuminée par la lumière des étoiles, en particulier à proximité des étoiles jeunes ou dans les anneaux formés après des explosions stellaires.
Un outil à visée pédagogique et des projets rendus abordables
La carte produite est destinée à servir de support pédagogique pour l’enseignement et l’initiation aux données astronomiques. Le projet vise également à démontrer que l’IA peut prendre en charge des tâches de traitement de données longues et fastidieuses, que les chercheurs n’auraient pas le temps de réaliser. Brice Ménard, astrophysicien à Johns Hopkins, qui détaille la démarche sur le site d’Anthropic, estime que de nombreux scientifiques ont repoussé des projets similaires, que l’IA pourrait désormais rendre possibles.
