Les systèmes d’étoiles binaires, objets astronomiques complexes, pourraient voir leurs propriétés rapidement identifiées grâce à une nouvelle approche en intelligence artificielle.

Dans l’univers, les étoiles sont des éléments essentiels, souvent entourées de planètes et organisées en structures plus vastes.

Comprendre leurs propriétés fondamentales, telles que la masse, le rayon et la température, est crucial pour les astrophysiciens.

Cependant, mesurer ces caractéristiques est difficile à cause des distances énormes qui nous séparent des étoiles.

Les systèmes d’étoiles binaires, où deux étoiles orbitent autour d’un centre de masse commun, offrent une solution.

Grâce à la loi harmonique de Kepler, on peut déterminer la masse totale d’un système binaire en observant les tailles des orbites et leur période.

Mon équipe de recherche a exploré des méthodes théoriques et l’intelligence artificielle pour modéliser ces systèmes.

En mesurant les orbitales et en observant les étoiles binaires éclipsantes, où une étoile passe devant une autre, nous pouvons également déterminer les rayons des étoiles.

Bien que cela soit prometteur, les calculs nécessaires à ces mesures sont complexes et longs.

Nous avons introduit des réseaux de neurones pour accélérer ce processus.

En remplaçant un modèle physique par un modèle basé sur l’IA, nous sommes capables de réduire le temps de calcul, permettant d’analyser rapidement des centaines de milliers de systèmes binaires et d’extraire facilement des informations clés sur les étoiles.

Cette démarche pourrait transformer l’étude des étoiles binaires et s’appliquer à d’autres domaines complexes.