La plus ancienne méthode d’enregistrement du Soleil a de nouvelles astuces d’intelligence artificielle.

Chaque matin clair de Californie du Sud, Steve Padilla sort de chez lui, à l’observatoire du Mont Wilson, dans les montagnes de San Gabriel, qui surplombe Los Angeles et l’océan Pacifique d’une altitude d’environ 1 740 mètres. Il se dirige ensuite vers le plus grand des télescopes solaires du célèbre observatoire et monte 46 mètres plus haut.

Au sommet de la tour historique, il se tient sur une plate-forme qui tremble dangereusement lorsqu’il se penche pour régler les miroirs plats du télescope. Ceux-ci suivent le Soleil et réfléchissent sa lumière vers l’objectif du télescope, qui projette une image du disque solaire de 43 centimètres de large sur une feuille de papier posée sur une table dans une salle d’observation au sol.

Padilla descend ensuite dans cette salle et commence à dessiner le Soleil, en notant les taches sombres qui parsèment son disque doré. C’est un rituel qui a été observé presque chaque jour ensoleillé au Mont Wilson depuis plus de 104 ans, produisant la plus longue série de données au monde sur les taches solaires.

Cette tâche était autrefois confiée à des astronomes salariés, mais ces dernières années, le financement de la recherche solaire au Mont Wilson s’est tari. Mme Padilla continue d’être la seule gardienne de la flamme.

Aujourd’hui, cette masse de données recueillies par les méthodes les plus archaïques devient utile à un groupe de chercheurs de Corée du Sud qui y appliquent des techniques modernes d’intelligence artificielle. L’équipe de l’université Kyung Hee de Séoul a utilisé les données du mont Wilson pour former un algorithme d’apprentissage profond qui tente d’extraire des données sur le champ magnétique à partir de croquis de taches solaires. À partir de ces croquis, l’IA a rendu le Soleil comme s’il était observé par des satellites modernes. Les images générées par l’IA ne sont pas parfaites, mais elles pourraient être utilisées pour glaner des informations sur l’intensité du champ magnétique du Soleil dans les régions dessinées.

Ces travaux sont « très intéressants », déclare Roger Ulrich, directeur de la tour solaire de 150 pieds du Mont Wilson. « La première étape consiste évidemment à démontrer que la méthode fonctionne, et c’est ce qu’ils ont fait. Il serait donc intéressant de voir jusqu’où ils peuvent la porter ».

L’apprentissage profond

Au cours de l’été 1612, Galileo Galilei a tourné son télescope vers notre étoile la plus proche, le Soleil, projetant son image en toute sécurité sur un écran. À sa grande surprise, il a constaté que l’orbe doré était assombri par de petites taches sombres qui se déplaçaient sur sa face. Bien qu’il n’ait pas été le premier à découvrir de telles taches solaires, ses esquisses dessinées à la main sont encore parmi les plus anciens dessins qui nous soient parvenus.

Apprendre à une IA

Pour « apprendre » à une IA à générer des images et des magnétogrammes artificiels, l’équipe de Kyung Hee a construit un ensemble de données d’entraînement composé de croquis dessinés à la main provenant des archives du mont Wilson (un exemple est présenté en haut à gauche) et d’images satellites et de magnétogrammes correspondants (à gauche, colonne de gauche).

La méthode utilisée par l’équipe pour entraîner l’IA s’appelle un réseau adversatif génératif. L’algorithme principal a essayé de générer des images artificielles basées sur les croquis qui ressemblaient le plus possible aux données réelles. Ensuite, un deuxième algorithme a joué le rôle de sparring-partner, en signalant les failles dans les tentatives du premier algorithme. Après environ 210 000 tentatives d’entraînement, l’IA a été en mesure de produire des images et des magnétogrammes très similaires aux observations réelles (à gauche, colonne de droite).

L’équipe a ensuite déployé le modèle sur des croquis historiques de taches solaires. Galilée a dessiné l’image en haut à droite du disque solaire le 2 juin 1613. Les images générées par l’IA (à droite) représentent ce qu’un satellite d’observation du Soleil aurait pu voir s’il avait été présent à l’époque de Galilée. Chaque image correspond à une longueur d’onde différente de la lumière.
Aujourd’hui, bien sûr, les astronomes disposent de méthodes beaucoup plus avancées pour observer le Soleil. Les images terrestres et satellitaires capturent le Soleil dans de multiples longueurs d’onde, révélant les structures complexes de son champ magnétique générateur de taches solaires – des détails qui auraient échappé à Galilée et à ses observations visuelles.

L’équipe de Kyung Hee a entrepris de créer un programme capable de faire ressortir certains de ces détails, en faisant le lien entre les archives historiques et les observations satellitaires modernes. Pour ce faire, ils ont utilisé un réseau neuronal, un algorithme formé sur une grande quantité de données pour apprendre à effectuer une tâche. Dans ce cas, les chercheurs voulaient alimenter le modèle avec des croquis de taches solaires, qui ne capturent que l’aspect visuel de la surface du Soleil. L’algorithme devait ensuite produire le type d’images que le satellite SDO (Solar Dynamics Observatory) de la NASA pourrait capturer dans différentes bandes de lumière ultraviolette, où les régions actives des taches solaires brillent de mille feux.

Ce type d’images peut révéler des informations sur l’état du champ magnétique du Soleil. En effet, contrairement au champ magnétique de la Terre, qui ressemble plus ou moins à celui d’un barreau aimanté de la taille d’une planète, le champ magnétique du Soleil est un fouillis complexe de brins bouclés et noués qui s’étendent au-dessus de la surface visible de l’étoile. L’énergie piégée dans ces lignes de champ magnétique torsadées crée les taches solaires en supprimant l’énergie qui monte de l’intérieur. Cela rend ces zones plus froides et, par conséquent, plus sombres en lumière visible. Mais elle chauffe également les gaz situés en altitude dans l’atmosphère du Soleil, créant ainsi les zones brûlantes et incandescentes que l’on voit sur les images UV.

« Nous avons pensé que, bien que les dessins de taches solaires contiennent des informations limitées, si nous fournissons suffisamment de données à un modèle d’apprentissage profond, celui-ci peut générer des images solaires similaires aux données d’observation de SDO », ont déclaré les coauteurs Harim Lee et Yong-Jae Moon à Astronomy.

Esquisse de la tradition

Pour fournir au modèle un ensemble de données d’entraînement, ils se sont tournés vers les archives du Mont Wilson.

La tradition des croquis quotidiens des taches solaires à l’observatoire remonte au 4 janvier 1917 et a persisté même après l’apparition des plaques photographiques. Alors qu’Edwin Hubble utilisait le télescope Hooker de 100 pouces, situé de l’autre côté du campus de l’observatoire, pour photographier les galaxies et prouver qu’elles étaient des « univers insulaires » à part entière, les croquis dessinés à la main restaient la méthode de choix pour enregistrer le Soleil au télescope solaire de 150 pieds.

L’une des raisons est que les plaques photographiques n’étaient pas assez grandes pour capturer l’image complète de 17 pouces de large. Mais les observations à l’œil et à la main présentent d’autres avantages par rapport aux premières photographies, note M. Padilla, surtout lorsque la vue est mauvaise et que l’air turbulent de l’atmosphère déforme l’image. « Votre œil intégrera les détails », dit Padilla. « Même si la vision n’est pas parfaite, si vous avez des moments de vision nette, votre œil le notera et vous pourrez dessiner ce détail fin. Alors qu’avec une photographie, si vous avez un moment de mauvaise vision, vous obtiendrez une image floue et peu de détails. »

Lee, Moon et leur collègue Eunsu Park ont pris un ensemble de croquis du Mont Wilson dessinés par Padilla et d’autres observateurs de 2011 à 2015 et les ont introduits dans l’algorithme, ainsi que les images UV correspondantes réelles de SDO. Ils ont également fourni au modèle les magnétogrammes SDO du jour même, qui sont des cartes de l’intensité du champ magnétique du Soleil indiquant la polarité du champ dans les régions actives.

Le modèle, publié le 5 février dans The Astrophysical Journal, génère des images artificielles qui ressemblent étonnamment aux images UV réelles. Et dans les magnétogrammes générés, l’équipe a constaté que le modèle est capable de reproduire une signature caractéristique des régions actives de taches solaires – des taches côte à côte de polarité opposée – même si le modèle n’a aucune connaissance de la physique impliquée.

Ensuite, ils ont utilisé leur modèle pour reproduire les croquis de Galilée. Ce dernier ayant dessiné pendant plusieurs semaines les changements survenus à la surface du Soleil, l’équipe a pu utiliser le modèle pour calculer l’activité magnétique de ces régions à l’époque, leur évolution et leur apparence pour les satellites modernes.

Donner un coup de jeune aux croquis de Galilée n’est pas la seule chose que le nouveau modèle peut faire. Lee et Moon espèrent qu’il pourra également les aider à analyser d’autres tempêtes solaires d’importance historique capturées dans les croquis de taches solaires – comme le célèbre événement de Carrington de 1859, qui a créé des aurores visibles dans des endroits aussi proches de l’équateur que Cuba. La compréhension de ces tempêtes solaires massives n’a jamais été aussi importante : aujourd’hui, elles menacent les réseaux électriques, les satellites et même la sécurité des astronautes.

Des retombées à long terme

Ulrich espère que ce travail est le début d’une chose qu’il espérait depuis longtemps. « L’idée de revenir en arrière et de ressusciter d’anciennes structures de magnétogrammes globaux pour le Soleil m’a toujours intrigué et m’a semblé précieuse », explique-t-il. « Les dessins de taches solaires possèdent certaines de ces informations, mais évidemment pas suffisamment sans cette autre approche d’IA ».

L’une des limites du modèle, cependant, est qu’il ne reproduit pas les régions non actives du Soleil avec des champs magnétiques faibles, ce qui, selon Ulrich, serait nécessaire pour obtenir une image complète du champ magnétique du Soleil à tout moment, passé ou présent. Même s’il admet qu’il n’est peut-être pas possible de résoudre ce problème, il affirme que « cela vaudrait certainement la peine d’être vérifié ».

Ulrich et son équipe ont été contraints de cesser leurs recherches sur la tour solaire de 150 pieds en 2012 en raison de pannes d’équipement et d’un manque de financement. Mais il est heureux de constater que leurs efforts pour numériser les enregistrements ont été utiles. « C’est en partie pour cela que j’ai voulu mettre les dessins à la disposition des gens », dit-il.

En attendant, M. Padilla prévoit de continuer à vivre au Mont Wilson et de poursuivre ses croquis, aussi longtemps qu’il le pourra. L’observatoire a frôlé la conflagration lors du Bobcat Fire de 2019. Alors que l’installation était presque consumée par les flammes, Padilla a été obligé d’évacuer. « Je pouvais voir l’énorme panache de fumée tous les jours », dit-il. « Le soir, on pouvait lever les yeux et voir la lueur rouge des flammes qui brûlaient ».

Puis, quelques mois après son retour, l’observatoire a été fermé par la pandémie de COVID-19. Le sommet de la montagne baignant dans un calme inquiétant, Padilla a observé le retour des ours et d’autres animaux sauvages. « Il a constaté un retour à un état plus naturel », dit-il.

Pendant ce temps, il a poursuivi sa routine quotidienne consistant à ouvrir le télescope solaire et à dessiner le Soleil. « C’était une bonne chose pour moi au milieu de la pandémie », dit Padilla. « Cela m’a donné quelque chose pour persévérer ».