Des scientifiques développent une nouvelle méthode d'IA pour la détection de la matière noire
Des chercheurs ont introduit une approche innovante d'intelligence artificielle pour identifier les particules de matière noire, en utilisant des données de télescopes existants. Cette avancée pourrait améliorer notre compréhension des composants invisibles de l'univers. Les résultats ont été détaillés dans une étude publiée le 29 septembre 2025.
Une équipe dirigée par le Dr Elena Vasquez au Massachusetts Institute of Technology (MIT) a créé un algorithme d'apprentissage automatique qui analyse le rayonnement de fond diffus cosmologique pour repérer les signaux de matière noire. La méthode, décrite dans la revue Nature, traite d'immenses ensembles de données du satellite Planck, identifiant des motifs précédemment négligés par les techniques traditionnelles.
La recherche a commencé en 2023, avec des tests initiaux sur des données simulées montrant des résultats prometteurs. En septembre 2025, l'algorithme a été appliqué à des observations réelles, détectant des signaux jusqu'à 15 fois plus sensibles que les méthodes antérieures. 'Cette approche pilotée par l'IA trie le bruit comme un tamis numérique, révélant les empreintes subtiles de la matière noire', a déclaré Vasquez dans un communiqué de presse.
La matière noire, qui représente environ 27 % de la masse-énergie de l'univers, reste l'un des plus grands mystères de la cosmologie depuis sa proposition hypothétique dans les années 1930 par Fritz Zwicky. Contrairement à la matière ordinaire, elle n'interagit pas avec la lumière, rendant sa détection directe difficile. Les efforts précédents, tels que ceux utilisant des accélérateurs de particules comme le Grand collisionneur de hadrons, ont fourni des preuves indirectes mais aucune particule définitive.
La nouvelle technique s'appuie sur l'infrastructure existante, évitant le besoin de détecteurs coûteux. Des collaborateurs de l'Agence spatiale européenne ont fourni des données Planck, confirmant la précision de l'algorithme sur plusieurs ensembles de données. Les implications initiales suggèrent qu'elle pourrait cartographier la distribution de la matière noire dans les galaxies plus précisément, aidant les modèles d'évolution cosmique.
Bien que l'étude insiste sur la vérification par revue par les pairs, les experts mettent en garde que la confirmation nécessite une réplication indépendante. 'C'est une étape excitante, mais l'insaisissabilité de la matière noire exige des tests rigoureux', a noté l'astrophysicien Dr Raj Patel du Caltech. Aucune contradiction n'a été signalée parmi les sources, et la recherche s'aligne sur les efforts mondiaux en cours pour élucider la composition de l'univers.