L'apprentissage automatique a été utilisé pour caractériser les éléments lourds que les premières étoiles de l'univers ont transmis à leurs successeurs immédiats après avoir explosé en supernovae. Cet héritage cosmique des éléments a été étudié par des chercheurs affiliés au Institut Kavli pour la physique et les mathématiques de l'univers à Tokyo, qui ont trouvé des preuves que la plupart des étoiles de la première génération de l'univers existaient dans des systèmes de deux étoiles ou plus.
La première génération d'étoiles dans l'univers s'est formée à partir de matériaux fournis directement par le Big Bang - qui étaient presque exclusivement de l'hydrogène et de l'hélium. Considérées comme massives et de courte durée, ces étoiles ont créé des éléments plus lourds (appelés "métaux" par les astronomes) lorsqu'elles ont explosé en supernovae. Ce matériau a ensuite formé les éléments constitutifs de la deuxième génération d'étoiles à la durée de vie beaucoup plus longue - dont certaines survivent à ce jour dans la Voie lactée. Bien que ces étoiles contiennent plus d'éléments plus lourds que la première génération, elles sont toujours décrites comme "extrêmement pauvres en métaux".
Des simulations informatiques précédentes ont suggéré que de nombreuses étoiles de première génération existaient en groupes de deux ou plus, mais jusqu'à présent, il n'y avait aucune preuve observationnelle de cette multiplicité. Maintenant, l'équipe Kavli a utilisé un système d'apprentissage automatique pour analyser la teneur en métal d'environ 460 étoiles de deuxième génération qui ont été observées par le Spectrographe à mise au point principale sur le télescope japonais Subaru à Hawaï. Ces données spectrales contiennent des informations sur la composition élémentaire des étoiles et des supernovae qui ont fourni le matériau pour leur formation.
Supernovae simulée
Les données ont été analysées à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique créé par Tilman Hartwig de l'Université de Tokyo. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) et le système a été formé à l'aide de milliers de simulations de supernovae de première génération sur une large gamme de masses stellaires et d'énergies explosives. Ces simulations ont utilisé un modèle de nucléosynthèse pour prédire la production élémentaire de chaque type de supernovae. L'algorithme a alors pu déterminer si une étoile de deuxième génération a été créée à la sortie d'une supernova ou de plusieurs supernovae.
"Nous avons constaté que la majorité (68%) des étoiles de deuxième génération étaient enrichies par plusieurs supernovae des premières étoiles, en analysant les compositions chimiques des étoiles de deuxième génération observées", explique un membre de l'équipe Chiaki kobayashi du Centre de recherche en astrophysique de l'Université du Hertfordshire au Royaume-Uni. "Nos découvertes signifient qu'au début de l'univers, les premières étoiles se sont formées dans un système stellaire multiple ou dans un amas d'étoiles, ce qui a été indiqué dans des simulations théoriques, mais n'a jamais été confirmé par des observations auparavant."
« Des éléments légers tels que le carbone et l'azote peuvent être produits dans des étoiles de faible masse comme le Soleil, mais la majorité des éléments tels que l'oxygène et le fer sont produits par des supernovae. Les dernières recherches suggèrent également que les éléments les plus lourds tels que l'or et l'uranium sont également produits par les supernovae », explique-t-elle. "Ces éléments sont distribués des régions de formation d'étoiles au milieu interstellaire par des explosions de supernova. Ce processus peut déclencher ou supprimer la formation de la prochaine génération d'étoiles, et donc les supernovae sont importantes pour toute l'histoire des galaxies.
Naissance et mort stellaires
Miho Ishigaki, qui est également à l'Université de Tokyo, ajoute que l'approche conventionnelle pour interpréter les abondances élémentaires dans les étoiles consiste à ajuster les données à un modèle qui décrit la sortie d'une seule étoile qui a subi une supernova. Cela suppose qu'une seule supernova est responsable de la production des métaux dans une étoile donnée extrêmement pauvre en métaux.
Des sédiments de supernova pleuvent encore sur Terre et sur la Lune
"Si des situations plus complexes, telles que les supernovae multiples enrichissent la prochaine génération d'étoiles, il n'est pas possible de contraindre les modèles avec confiance étant donné des données limitées", dit-elle, c'est pourquoi l'équipe s'est tournée vers l'apprentissage automatique. « L'approche de l'apprentissage automatique est un moyen efficace d'interpréter ces données en tenant compte de modèles théoriques complexes. Une telle approche basée sur l'IA sera plus importante au cours de la prochaine décennie, lorsque davantage de données issues des prochains relevés astronomiques seront disponibles », explique-t-elle.
Kobayashi ajoute : « Je peux maintenant imaginer que de nombreuses étoiles brillantes se forment ensemble, ce qui peut accélérer la formation de galaxies et l'enrichissement chimique de l'univers. Cette idée est cohérente avec ce que nous voyons avec les derniers résultats du télescope spatial James Webb. »
Kobayashi dit que l'équipe étudiera ensuite combien de supernovae en moyenne ont enrichi la deuxième génération d'étoiles, une étude qui nécessitera des données d'observation plus précises.
La recherche est décrite dans Le journal astrophysique.
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