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DeepMind n’est pas d’accord avec les scientifiques russes sur la recherche en IA quantique

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DeepMind n’est pas d’accord avec les scientifiques russes sur la recherche en IA quantique

Il n’y a rien de plus excitant et inspirant qu’une percée scientifique. Mais que se passe-t-il lorsque différents groupes de scientifiques ne semblent pas d’accord sur la science ?

DeepMind, une société de recherche Alphabet basée à Londres, a publié l’année dernière un article brillant dans lequel elle affirmait avoir résolu le défi colossal de « simuler la matière à l’échelle quantique à l’aide de l’intelligence artificielle ». Maintenant, près de huit mois plus tard, un groupe de chercheurs universitaires de Russie et de Corée du Sud a peut-être découvert un problème avec la recherche originale qui remet en question la conclusion complète de l’article.

Les implications de cette recherche de pointe pourraient être énormes, si les conclusions de l’article sont correctes. Fondamentalement, nous parlons de convivialité L’intelligence artificielle Découvrir de nouvelles façons de manipuler les éléments constitutifs de la matière.

Un nouvel espoir

Salutations les gens

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La grande idée ici inclut la capacité de simuler des interactions quantiques. Notre monde est fait de matière composée de molécules composées d’atomes. A chaque niveau d’abstraction, la simulation devient de plus en plus difficile.

Au moment où vous atteignez le niveau quantique, qui est à l’intérieur des atomes, le problème de la simulation des interactions possibles devient très difficile.

pour chaque Article de blog De DeepMind :

Pour ce faire sur un ordinateur, il faudrait simuler des électrons, les particules subatomiques qui contrôlent la façon dont les atomes se rejoignent pour former des molécules et sont également responsables du flux d’électricité dans les solides.

Malgré des décennies d’efforts et de nombreux développements importants, la modélisation précise du comportement mécanique quantique des électrons reste un défi ouvert.

Le principal problème est qu’il est vraiment difficile de prédire les probabilités qu’un électron particulier atteigne une position particulière. La complexité augmente à mesure que vous en ajoutez.

Comme DeepMind l’a souligné dans le même article de blog, deux physiciens des années 1960 ont proposé un hack :

Pierre Hohenberg et Walter Kohn ont réalisé qu’il n’était pas nécessaire de suivre chaque électron individuellement. Au lieu de cela, connaître la probabilité d’avoir un électron à chaque position (c’est-à-dire la densité d’électrons) est suffisant pour tenir compte exactement de toutes les interactions. Kuhn a reçu le prix Nobel de chimie après l’avoir prouvé, établissant ainsi la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT).

Malheureusement, DFT ne peut que simplifier le processus jusqu’à présent. La partie « fonctionnelle » de la théorie reposait sur les humains pour faire tout le gros du travail.

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Tout a changé en décembre lorsque j’ai posté DeepMind papier Intitulé « Repousser les frontières des fonctions de densité en résolvant le problème de l’électron fractionnaire ».

Dans cet article, l’équipe DeepMind affirme avoir radicalement amélioré les méthodes existantes de modélisation du comportement quantique en développant un réseau de neurones :

En exprimant la fonction sous la forme d’un réseau de neurones et en incorporant ces propriétés subtiles dans les données d’apprentissage, nous apprenons des fonctions exemptes d’erreurs systématiques importantes, ce qui conduit à une meilleure description d’une large classe de réactions chimiques.

Les universitaires répondent

Le document DeepMind a passé le processus d’examen initial officiel et tout allait bien. Jusqu’en août 2022, il a été publié et publié par une équipe de huit universitaires de Russie et de Corée du Sud Suspension remettre en cause sa conclusion.

pour chaque communiqué de presse De l’Institut des sciences et technologies de Skolkovo :

La capacité de DeepMind AI à généraliser le comportement de tels systèmes ne découle pas des résultats publiés et doit être reconsidérée.

En d’autres termes : les universitaires débattent de la manière dont l’IA de DeepMind est parvenue à ses conclusions.

Selon les chercheurs commentateurs, le processus de formation utilisé par DeepMind pour construire son réseau de neurones lui a appris à mémoriser des réponses à des problèmes spécifiques qu’il aurait rencontrés lors d’une mesure – le processus par lequel les scientifiques déterminent si une approche est meilleure qu’une autre.

Dans leur commentaire, les chercheurs ont écrit :

Bien que la conclusion de Kirkpatrick et al. Le rôle des systèmes FC/FS dans l’ensemble d’entraînement peut être vrai, ce n’est pas la seule explication possible de leurs observations.

À notre avis, les améliorations des performances du DM21 sur l’ensemble de données de test BBB par rapport au DM21m peuvent être dues à une raison plus réaliste : un chevauchement involontaire entre les ensembles de données d’apprentissage et de test.

Si c’est vrai, cela signifie que DeepMind n’a pas réellement appris à un réseau de neurones à prédire la mécanique quantique.

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Le retour de l’intelligence artificielle

DeepMind a été très réactif. La société a publié sa réponse le même jour que le commentaire et a prononcé une réprimande immédiate et ferme :

Nous ne sommes pas d’accord avec leur analyse et pensons que les points soulevés sont soit incorrects, soit sans rapport avec les principales conclusions de l’article et l’évaluation globale de la qualité du DM21.

L’équipe développe cela dans sa réponse:

DM21 n’enregistre pas les données ; Ceci est illustré simplement par le fait que le DM21 Exc varie sur toute la gamme des distances mentionnées dans la BHE et n’est pas égal à la limite de séparation infinie, illustrée à la Figure 1, A et B, pour H2+ et H2. Par exemple, à 6 Å, DM21 Exc est d’environ 13 kcal/mol de limite infinitésimale dans H2+ et H2 (quoique dans des directions opposées).

Et bien qu’il soit hors de la portée de cet article d’expliquer les termes ci-dessus, nous pouvons supposer en toute sécurité que DeepMind était probablement préparé à cette objection spécifique.

Quant à savoir si cela résout le problème, cela reste à voir. À ce stade, nous n’avons pas encore vu de réfutation supplémentaire de la part de l’équipe universitaire quant à savoir si leurs préoccupations ont été apaisées.

En attendant, il est possible que les implications de cette discussion dépassent le simple fait d’affecter un seul document de recherche.

Alors que les domaines de l’intelligence artificielle et de la science quantique deviennent de plus en plus étroitement liés, ils sont également de plus en plus sous le contrôle de groupes de recherche d’entreprise aux poches profondes.

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Que se passe-t-il lorsqu’il y a une impasse scientifique – les parties adverses sont incapables de s’entendre sur l’efficacité d’une approche technologique particulière via la méthode scientifique – et que les intérêts des entreprises entrent en jeu ?

quoi maintenant?

Le nœud du problème pourrait résider dans l’incapacité d’expliquer comment les modèles d’IA « multiplient les nombres » pour parvenir à leurs conclusions.

Ces systèmes peuvent passer par des millions de permutations avant d’obtenir une réponse. Il serait impossible d’expliquer chaque étape du processus, c’est exactement pourquoi nous avons besoin de raccourcis algorithmiques et d’intelligence artificielle pour forcer des problèmes à grande échelle qui seraient trop importants pour être résolus directement par un humain ou un ordinateur.

En fin de compte, à mesure que les systèmes d’IA continuent de se développer, nous pouvons atteindre un point où nous n’avons plus les outils pour comprendre leur fonctionnement. Lorsque cela se produit, nous pouvons constater une divergence entre la technologie de l’entreprise et celles qui font l’objet d’un examen externe par les pairs.

Cela ne veut pas dire que l’article DeepMind en est un exemple. Comme l’a écrit l’équipe de commentaires universitaires dans son communiqué de presse :

L’utilisation de systèmes microélectroniques dans l’ensemble d’entraînement n’est pas la seule nouveauté dans les travaux de DeepMind. Leur idée d’introduire des contraintes physiques dans le réseau de neurones via l’ensemble d’entraînement, ainsi que l’approche visant à renforcer le sens physique par l’entraînement sur le bon potentiel chimique, seront probablement largement utilisées dans la construction des fonctions DFT du réseau de neurones dans le avenir.

Mais nous testons un nouveau paradigme technologique audacieux alimenté par l’intelligence artificielle. Il est peut-être temps de commencer à réfléchir à ce à quoi ressemblera l’avenir dans un monde post-évalué par les pairs.

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L’homme et le changement climatique ont conduit à l’extinction du rhinocéros laineux les sciences

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C’est ce que l’armée appelle une manœuvre d’encerclement. Après 2,5 millions d’années de prospérité à travers l’Eurasie, le rhinocéros laineux a émergé (Coelodonta antique) Ils se retirèrent de plus en plus à l’est et au nord en fuyant le climat défavorable. Cette espèce a ensuite été anéantie par les Néandertaliens et les humains modernes. Finalement, lorsque la période glaciaire est passée et que la planète est entrée dans l’ère actuelle, il n’en restait que quelques-uns dans l’extrême nord-est de la Sibérie. Ils ne pouvaient pas traverser le détroit de Béring vers l’Amérique ; Ils ont disparu plus tôt. Aujourd’hui, la modélisation de ce déclin permet de répartir les responsabilités : les fluctuations climatiques ont créé le lit de mort, et la chasse humaine a mis le clou dans le cercueil. Les auteurs de la nouvelle étude estiment que quatre des cinq espèces de rhinocéros restantes sont également sur la même voie vers l’extinction. Mais ils ont plusieurs issues.

L’extinction de la plupart de la mégafaune du Pléistocène supérieur (une catégorie qui fait vaguement référence aux animaux pesant plus de 1 000 kilogrammes) est l’un des plus grands mystères pour les paléontologues. Ce groupe comprend jusqu’à 65 espèces qui existaient bien avant le début de la dernière période glaciaire (il y a environ 126 000 ans), telles que les mammouths, les glyptodontes, les mastodontes, les rhinocéros laineux et les ours des cavernes. Ils étaient encore sur Terre lorsque les humains modernes ont commencé leur expansion depuis l’Afrique pour atteindre l’Europe occidentale il y a environ 55 000 ans. Pendant des milliers d’années, les Néandertaliens, Homo Le sage Et de nombreuses grandes espèces – à la fois d’énormes herbivores et carnivores qui feraient ressembler un lion à un gros chat – vivent ensemble. Mais à la fin de cette période, qui a culminé avec la fin de la période glaciaire il y a environ 12 000 ans, laissant la place à l’époque chaude de l’Holocène, les espèces restantes de grands animaux pouvaient être comptées sur les doigts d’une main. Aujourd’hui, à l’exception des bisons d’Europe et d’Amérique, seuls les hippopotames, les éléphants et les rhinocéros subsistent en Afrique, tandis que d’autres espèces de ces deux derniers vivent en Asie du Sud. L’étude du rhinocéros laineux pourrait aider à déterminer ce qui est arrivé aux espèces disparues et ce qui attend les espèces restantes.

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Des chercheurs de plusieurs universités européennes, australiennes et chinoises ont compilé des centaines de références à des restes de rhinocéros laineux (soit dans les archives fossiles, sous forme d’os, ou dans leur ADN ancien) datant des 52 000 dernières années et les ont introduites dans un modèle de simulation, qui incluait également l’évolution du climat en Eurasie (cette espèce peut être trouvée de la péninsule ibérique jusqu’à la limite orientale de l’Asie). Cette approche de modélisation a également pris en compte la présence des Néandertaliens dans les archives fossiles et l’occupation progressive des terres par l’homme moderne. La datation et la localisation de chaque enregistrement ont permis aux chercheurs de créer une carte dynamique de l’évolution de la répartition du rhinocéros laineux au fil du temps. La carte et l’ensemble de l’ouvrage, Publié dans la revue scientifique Avec des gensIl s’avère que le changement climatique ne les a pas anéantis, comme le prétendent les Sauriens. Ni les différentes espèces humaines, comme le prétendent les Troyens. C’était une combinaison des deux facteurs.

« Nous lui avons donné un coup de grâce, mais c’était déjà une espèce très malade et elle est entrée dans une dynamique négative récessive, principalement due au changement climatique », explique David Noges, professeur à l’Université de Copenhague (Danemark) et auteur de l’ouvrage. étude. Co-auteur de l’étude. Lorsque les humains modernes sont arrivés et se sont étendus à travers l’Eurasie au milieu du Pléistocène, ils ont incorporé de grands herbivores tels que les mammouths ou les rhinocéros laineux dans leur alimentation. Mais les archives fossiles ne révèlent un déclin significatif du nombre d’animaux que plusieurs milliers d’années plus tard. « Nous découvrons des différences à mesure que la planète se dirige vers le maximum de glace », ajoute-t-il.

La dernière période glaciaire, appelée glaciation chaude, a connu son pic de froid il y a entre 26 000 et 20 000 ans, lorsque la glace de l’hémisphère nord couvrait jusqu’à la limite supérieure de ce qui est aujourd’hui les États-Unis et l’Allemagne. Au sud, il y avait des centaines de kilomètres de pergélisol. « Ce qui est arrivé aux écosystèmes, c’est que la productivité des plantes s’est effondrée. Cela signifie que les herbivores avaient moins de nourriture », explique Noges.

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Le cercueil était prêt. Le rhinocéros laineux a commencé à disparaître d’Europe et de presque toute la Sibérie, l’espèce étant limitée à la bande sud de la Sibérie, au plateau tibétain et, plus au nord, à la Béringie. Selon les archives fossiles, les rhinocéros sont également devenus une partie plus importante de l’alimentation des humains modernes, qui, en plus des lances, ont commencé à utiliser des flèches et d’autres projectiles comme armes de chasse. « Cela a montré qu’il y a 30 000 ans, une combinaison de températures froides et d’une chasse humaine réduite et soutenue a réduit la répartition du rhinocéros laineux vers le sud, piégeant des habitats isolés et se dégradant rapidement à la fin de la dernière période glaciaire. » Damien Fordham, de l’Université d’Adélaïde et auteur principal de l’étude, a déclaré : Dans un communiqué de presse.

Mais le clou du cercueil a été le passage à des climats plus chauds. Après le maximum glaciaire, un lent réchauffement commence pendant environ 10 000 ans. Les calottes glaciaires reculent, libérant de vastes zones qui étaient à nouveau disponibles pour les grands herbivores. « À mesure que la Terre fondait et que les températures augmentaient, les populations de rhinocéros laineux étaient incapables de coloniser de nouveaux habitats importants qui s’ouvraient dans le nord de l’Eurasie, ce qui les déstabilisait et s’effondrait, conduisant à leur extinction », a déclaré Fordham.

Les chercheurs admettent qu’ils ne savent pas exactement ce qui s’est passé, mais le rhinocéros laineux n’apparaît plus dans les archives fossiles de la plupart des terres qu’il occupait autrefois. Ils utilisent la théorie des systèmes écologiques pour expliquer ce déclin : les populations restantes se trouvaient dans un habitat fragmenté et isolé. D’après ce que l’on sait des rhinocéros modernes, leurs déplacements sont très limités et, avec la fragmentation, il y a moins d’échanges génétiques entre les groupes, ce qui peut réduire leur capacité à s’adapter aux changements environnementaux. À chaque génération, il y avait moins de rhinocéros à cause de la chasse.

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Les derniers rhinocéros laineux ont survécu, comme les mammouths, à l’extrême nord-est, du côté asiatique du détroit de Béring. Pendant le maximum glaciaire, la Béringie est restée relativement libre de glace et est devenue un refuge climatique. Mais cette espèce était condamnée. Les derniers spécimens de rhinocéros laineux ont disparu il y a un peu plus de 9 000 ans.

« Les extinctions ne sont pas l’extinction du dernier individu. Ces choses ne sont pas un événement, mais un processus », souligne Nogues. « Il existe différentes routes qui mènent à l’extinction. Il n’y en a pas qu’un seul, mais ce que nous savons, c’est que ce qui a conduit à l’extinction du rhinocéros laineux est ce dont toutes les autres espèces de rhinocéros survivent, avec les mêmes processus : fragmentation de l’habitat, chasse et incapacité des groupes à communiquer. … »

Cela arrive aux rhinocéros noirs et aux trois espèces de rhinocéros asiatiques. La sous-espèce blanche du nord est presque éteinte, avec seulement deux spécimens restant en captivité. Mais Nogues estime que cette fois, contrairement au passé, l’homme est conscient de sa responsabilité et de sa capacité à offrir une alternative à l’extinction : « Il existe une espèce, le rhinocéros blanc, dont la population dans le sud était à peine de 100 animaux il y a un siècle. ; Il ya un siècle. » Il existe désormais plus de 18 000 échantillons. C’est l’un des exemples classiques selon lesquels lorsque l’on combine l’argent, le désir, les ressources, les moyens et les décisions politiques, on peut restaurer le monde naturel.

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« Situé sur une mer de roche volcanique refroidie » : un vaisseau spatial de la NASA capture un vaisseau spatial chinois sur la face cachée de la Lune

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« Situé sur une mer de roche volcanique refroidie » : un vaisseau spatial de la NASA capture un vaisseau spatial chinois sur la face cachée de la Lune
NASALe Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) a capturé le premier aperçu des Chinois Vaisseau spatial Chang’e 6Qui se trouve actuellement sur la face cachée de la Lune, et le vaisseau spatial apparaît comme un petit groupe de pixels lumineux au centre de l’image prise par l’observatoire. LRO Le 7 juin 2024.
Le Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) a capturé des images du vaisseau spatial chinois de retour d’échantillons Chang’e 6 sur la surface lunaire. Face cachée de la luneC’était cinq jours après son atterrissage réussi, selon les rapports de la NASA.
Le site d’atterrissage de Chang’e 6 est situé sur l’unité persane, une « mer » de roche volcanique refroidie, située à la limite sud de la Lune. Bassin d’Apollon.
L’équipe de la Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) a déterminé les coordonnées exactes du site d’atterrissage à 41,6385 degrés de latitude nord et 206,0148 degrés de longitude est, à une altitude de 17 244 pieds (moins 5 256 mètres) par rapport à la surface moyenne de la lune. La précision horizontale estimée du site d’atterrissage est de plus ou moins 100 pieds (30 mètres).
« La luminosité accrue du terrain entourant l’atterrisseur est due aux turbulences dans le moteur de l’atterrisseur et est similaire à la zone d’explosion observée autour d’autres atterrisseurs lunaires », a écrit l’équipe LROC.
Il a également partagé une photo de la même zone prise le 3 mars 2022, avant l’atterrissage de Chang’e 6, pour souligner la présence du vaisseau spatial à la surface de la lune et fournir une comparaison.
Selon Mark Robinson, scientifique principal du système de caméra haute résolution à bord du LRO, l’atterrisseur Chang’e 6 était pris en sandwich entre deux cratères de taille comparable à celle du vaisseau spatial lui-même, situés à la périphérie d’un cratère moins proéminent d’environ 165 pieds (50 mètres) de diamètre.
Selon Robinson et ses collègues de l’Arizona State University, la lave basaltique est entrée en éruption au sud du cratère Chaffee S il y a environ 3,1 milliards d’années et a coulé vers l’est jusqu’à ce qu’elle rencontre une élévation topographique locale, probablement associée à une faille.
Selon la NASA, la description de l’image LROC indique : « Plusieurs crêtes ridées dans cette zone ont déformé et soulevé la surface de la jument. Le site d’atterrissage est approximativement à mi-chemin entre deux de ces crêtes. La coulée de lave chevauche également une coulée légèrement plus ancienne. (environ 3,3 Ga Hz), peut être observé plus à l’est, mais la coulée plus jeune se distingue car elle contient de plus grandes abondances d’oxyde de fer (FeO) et d’oxyde de titane (TiO2). Dans ce contexte, le mot « Ga » est une abréviation utilisée par les scientifiques pour désigner « il y a un milliard d’années ».
Après avoir réussi à obtenir des échantillons lunaires, la partie ascendante de la sonde a été lancée depuis la surface de la Lune le 3 juin, transportant sa charge utile inestimable.
Le segment ascendant a ensuite rencontré l’orbiteur Chang’e 6, où les échantillons lunaires ont été transportés. Une fois sa mission terminée, le segment de retour reste en orbite lunaire, attendant patiemment le bon moment pour commencer son voyage de retour vers la Terre.
Si tout se passe comme prévu, la capsule de retour de la mission, ainsi que ses objets de valeur lunaires, devraient atterrir sur Terre vers le 25 juin. La capsule atterrira à l’aide de parachutes à un endroit prédéterminé sur la bannière de Siziwang, située à l’intérieur des terres. Région autonome de Mongolie, dans le nord de la Chine, marquant la conclusion réussie de la 53e semaine espace une tâche.
Chang’e 6, une mission d’exploration lunaire, a démarré son voyage depuis la province de Hainan, dans le sud de la Chine, le 3 mai. L’objectif principal de cette mission est de réaliser un exploit historique en rapatriant des échantillons lunaires de la face cachée de la Lune, un exploit qui n’a jamais été accompli auparavant.

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Un événement unique visible à l’œil nu : ScienceAlert

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Un événement unique visible à l’œil nu : ScienceAlert

Au cours des prochains mois, un spectacle pourrait illuminer le ciel du nord.

Là, dans la constellation de la Couronne Boréale, en A Une distance de plus de 2500 années-lumièreune étoile appelée T Coronae Borealis se cache, déclenchant une explosion qui fera temporairement de l’étoile l’un des objets les plus brillants du ciel nocturne.

Les astronomes attendent avec impatience que cette chose explose, non seulement parce qu’elle sera spectaculaire, mais aussi en raison de la richesse des données que nous pourrons collecter sur un type d’explosion stellaire appelé « explosion d’étoiles ». Classique Nova.

La raison pour laquelle nous savons que T Coronae Borealis (T CrB en abrégé) va exploser est que cela se produit une fois tous les 80 ans, pendant au moins huit siècles.

Cela signifie qu’il est très proche d’un événement unique et que la technologie dont nous disposons désormais pour le détecter dépasse largement celle dont nous disposions lors de son dernier vol, en février 1946.

« Il existe quelques novae récurrentes avec des cycles très courts, mais en général, nous ne voyons pas d’explosion répétée au cours d’une vie humaine, et elle est rarement relativement proche de notre système. » dit l’astronome Rebecca Hounsell Du Goddard Space Flight Center de la NASA.

« C’est très excitant d’avoir ce siège au premier rang. »

À ne pas confondre avec la quasi-effacement des étoiles lors d’explosions cataclysmiques appelées supernovae, les novae classiques sont des explosions plus petites qui laissent l’étoile plus ou moins intacte. En fait, ce n’est pas la première fois que cet être cosmique vit cette expérience.

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La raison pour laquelle T CrB explose si fréquemment et dans les délais prévus est une bizarrerie du type d’étoile dont il s’agit. Il s’agit d’un système stellaire binaire contenant les restes du noyau effondré d’une étoile semblable au Soleil appelée naine blanche, et une géante rouge gonflée.

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Les naines blanches sont très petites et très denses, dont la taille varie entre la taille de la Terre et celle de la Lune, et leur masse de cette taille équivaut à la masse de 1,4 soleils. Cela signifie qu’il est très attractif ; S’ils ont un compagnon binaire sur une orbite suffisamment proche, ils ont tendance à attirer de la matière, principalement de l’hydrogène.

Au fil du temps, cet hydrogène s’accumule à la surface de la naine blanche, pressé par la force de gravité. Finalement, la pression et la chaleur sur la couche sous-jacente d’hydrogène deviennent si intenses que tout s’enflamme dans une explosion thermonucléaire incontrôlable qui expulse violemment l’excès d’hydrogène dans l’espace de manière spectaculaire.

C’est Nova. Pour T CrB, la période nécessaire est d’environ 80 ans.

Au cours de la dernière décennie, les astronomes ont Notez le système binaire Présenter un comportement similaire à celui que vous aviez avant l’explosion de 1946 ; en particulier, Diminution de la luminosité Ce qui annonce l’éruption prochaine. Leur analyse suggère que cela pourrait arriver très prochainement, dès septembre 2024.

Cela signifie que les astronomes surveillent de près une petite partie du ciel remplie de constellations d’étoiles – Lyra, Hercule et Botes – et un petit arc d’étoiles pris en sandwich entre elles. C’est la Couronne Boréale.

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Où peut-on trouver la Corona Borealis dans le ciel ? Attention à la « nouvelle » star ! (NASA)

Nous espérons entendre parler de la nova dès qu’elle se produira. Il fleurira dans le ciel, devenant visible à l’œil nu, puis disparaîtra progressivement au cours d’une semaine. Vous devriez donc avoir le temps de sortir et de le regarder, s’il attire votre attention.

En fait, si vous le pouviez, ce serait génial. Des scientifiques citoyens sont également appelés à collecter des données. Plus nous avons d’yeux sur T CrB, mieux nous pouvons comprendre ses éclats flashy.

Et bien sûr, il y aura autant de télescopes que possible qui pourront être réglés, depuis les ondes radio les plus longues jusqu’aux rayonnements X et gamma les plus puissants.

« Les novae répétées sont imprévisibles et paradoxales. » dit l’astrophysicien Koji Mukai Goddard de la NASA. « Quand vous pensez qu’il n’y a aucune raison pour qu’ils suivent un certain modèle, ils le font – et dès que vous commencez à compter sur eux pour répéter le même modèle, ils s’en écartent complètement. Nous verrons comment se comporte T CrB. « 

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