Intelligence artificielle pour l’astrobiologie
S’attaquer aux plus grands défis de l’humanité grâce à l’intelligence artificielle : un scientifique de l’Université de Berne au laboratoire de développement des frontières de la NASA.
L’équipe d’astrobiologie de la NASA FDL visite Google pour obtenir une introduction aux ressources de données fournies pour le défi de cette année. (Photo Aaron Bell)
Pour la troisième fois depuis 2016, des experts en apprentissage machine et des scientifiques de l’espace passeront l’été dans la Silicon Valley pour travailler sur certains des plus importants défis actuels de la NASA. Pendant huit semaines à l’institut SETI, le laboratoire de développement des frontières de la NASA (FDL) sera confronté à des problèmes allant de la prévision des tempêtes solaires à la découverte de la vie dans l’espace. Daniel Angerhausen, scientifique du PRN PlanetS, est membre du comité scientifique du FDL et a été sélectionné cette année pour aider à encadrer les défis liés aux Exoplanète et à l’Astrobiologie.
Sur sa page Web, le FDL de la NASA se décrit comme “un accélérateur de recherche en intelligence artificielle établi pour appliquer les technologies de l’intelligence artificielle aux défis de la science et de l’exploration spatiales au bénéfice de toute l’humanité”. Le programme est un partenariat public/privé unique entre la NASA et des partenaires commerciaux tels que Nvidia, Intel, IBM, Google et Lockheed Martin. Ces partenaires apportent l’expertise et les ressources informatiques qui sont cruciales pour des délais d’exécution rapides dans des domaines à très forte intensité de données. Cette année, le FDL dispose également d’une équipe en Europe soutenue par des partenaires comme Space Resources au Luxembourg et l’Agence Spatiale Européenne, l’ESA. “La sauce spéciale de FDL est composée de son équipe de recherche interdisciplinaire, formée par deux spécialistes en sciences spatiales et de deux spécialistes en sciences des données. Les équipes sont triées sur le volet par des mentors de classe mondiale et travaillent ensemble à un rythme intense au cours de l’été”, peut-on encore lire sur la description.
Daniel Angerhausen, membre du PRN PlanetS, a déjà travaillé avec le FDL de la NASA l’année dernière : avec les «Explainables» (qui ont récemment proposé un atelier à Berne), il a préparé les équipes pour leurs présentations finales “style TED” dans l’auditorium Intel. Cette année, il a aussi été choisi comme animateur et mentor pour les défis liés aux exoplanète et à l’astrobiologie.
Daniel Angerhausen, scientifique du PRN PlanetS. (Photo PlanetS)
“Il sera difficile de manquer la plus grande partie de l’été et la baignade dans l’Aare à Berne. Mais bon… si la NASA demande d’aider l’humanité, vous ne pouvez pas vraiment dire non”, estime Daniel Angerhausen en plaisantant. “L’année dernière, le FDL était déjà une grande expérience et j’ai hâte de voir les défis liés à mon expérience, soit les exoplanètes et l’astrobiologie. C’est très stimulant de travailler avec ces grandes entreprises de la Silicon Valley et les plus grands experts mondiaux en intelligence artificielle, mais ce qui m’excite le plus, c’est d’interagir avec le réseau des jeunes et brillants esprits du monde entier”.
Cette année, les défis de l’astrobiologie portent sur la compréhension de ce qui est universellement possible pour la vie et comment nous pouvons passer des bios marqueurs aux preuves de la vie sur exoplanètes dans des environnements donnés. Dans la partie exoplanète, les objectifs sont d’utiliser l’IA/ML pour augmenter l’efficacité et le rendement de la détection des exoplanètes à partir du satellite TESS et de codifier le processus de découverte et de classification des exoplanètes dérivés de l’IA afin d’aider le TESS à mieux discerner les planètes rocheuses.
D’autres défis surgissent aussi dans les domaines suivants : RESSOURCES SPATIALES (par exemple, modélisation de l’économie des ressources spatiales dans ses 50 premières années), METEO SPATIALE (par exemple, prévision de l’irradiation spectrale solaire à partir d’observations), GESTION DU TRAFIC SPATIAL/DEBRIS ORBITAL (par exemple, modèle prédictif de la densité atmosphérique et de la traînée des engins spatiaux) ou encore OBSERVATION DE LA TERRE (vers un contrôle de la mission ‘planète Terre’).
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