Ces roches spatiales pourraient raser des villes entières au sol – pourquoi la NASA ne les a-t-elle pas remarquées?
Une équipe de chercheurs de l'Université de Leiden aux Pays-Bas a développé un réseau neuronal appelé Hazardous Object ID, qui, selon eux, peut prédire si un astéroïde est sur le point d'avoir un impact sur la Terre.
La nouvelle IA a identifié 11 astéroïdes qui n'étaient pas auparavant classés comme dangereux par la NASA, mesurant plus de 100 mètres de diamètre – assez grands pour exploser avec la force de centaines d'ogives nucléaires lors d'une collision avec la Terre.
Ils se sont également concentrés sur les roches spatiales qui peuvent voler à moins de 4,7 millions de kilomètres de la Terre, comme détaillé dans un article publié dans Astronomy & Astrophysics plus tôt ce mois-ci.
À l'aide d'un supercalculateur, les chercheurs ont pu simuler 10 000 ans de mouvements orbitaux des planètes du système solaire. L'équipe a ensuite peaufiné la simulation en simulant de futurs astéroïdes impactant la Terre, les projetant hors de la Terre et en suivant leur emplacement exact et leurs orbites.
“Si vous revenez dans le temps, vous verrez à nouveau des collisions avec des astéroïdes connus”, a déclaré le co-auteur et astronome Simon Portegis Zwart de l'Université de Leiden. “Vous pouvez donc créer une bibliothèque des orbites des astéroïdes qui ont frappé la Terre.”
Cette simulation a servi de terrain d'essai au réseau de neurones, qui a ensuite recherché des modèles dans les données communes aux astéroïdes simulés qui pourraient éventuellement entrer en collision avec la Terre.
Pour savoir si leur IA était vraiment efficace pour détecter les astéroïdes, l'équipe l'a testée sur des données connues de 2000 astéroïdes répertoriés par la NASA. Le réseau neuronal a déterminé avec une précision de 90,99% lesquels d'entre eux étaient dangereux et lesquels ne l'étaient pas.
L'équipe travaille maintenant à rendre son réseau neuronal encore plus précis.
«Nous savons maintenant que notre méthode fonctionne, mais nous aimerions certainement approfondir la recherche avec un réseau de neurones et une grande quantité de données d'entrée», a déclaré Zwart. “La partie délicate est que de petits problèmes dans les calculs d'orbite peuvent conduire à des changements majeurs dans les conclusions.”
