Dans le jeu cosmique actuel de cache-cache, les scientifiques disposent d’un nouvel outil qui pourrait leur donner un avantage. Ministère de l’Énergie(DOE) Laboratoire de physique des plasmas à Princeton (PPPL) ont développé un programme informatique qui comprend… Apprentissage automatique Ce qui peut aider à identifier les blocs plasma Dans l’espace, on les appelle plasmides. Dans un nouveau développement, le programme a été formé à l’aide de données simulées.

Le programme examinera d’énormes quantités de données collectées par des engins spatiaux dans la magnétosphère, la région de l’espace extra-atmosphérique fortement affectée par le champ magnétique terrestre, et surveillera les signes de la présence de ces masses mystérieuses. Grâce à cette technique, les scientifiques espèrent en apprendre davantage sur les processus qui régissent la reconnexion magnétique, un processus qui se produit dans la magnétosphère et dans tout l’univers et qui peut endommager les satellites de communication et le réseau électrique.

Les scientifiques pensent que l’apprentissage automatique pourrait améliorer la capacité à trouver des plasmoïdes, aider à comprendre les bases de la reconnexion magnétique et permettre aux chercheurs de mieux se préparer aux conséquences des perturbations provoquées par la reconnexion.

« Pour autant que nous le sachions, c’est la première fois que quelqu’un utilise l’intelligence artificielle entraînée sur des données simulées pour rechercher des plasmoïdes », a-t-il déclaré. Kendra Bergstedtétudiant diplômé en Programme de Princeton en physique des plasmas, dont le siège est à PPPL. Bergstedt fut le premier auteur de papier Publier les résultats dans le Journal of Earth and Space Sciences. Ce travail combine l’expertise croissante du laboratoire en science informatique avec sa longue histoire d’exploration de la reconnexion magnétique.

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Les scientifiques veulent trouver des moyens fiables et précis de détecter les plasmoïdes afin de pouvoir déterminer s’ils affectent la reconnexion magnétique, un processus constitué de lignes de champ magnétique qui se séparent, puis se rejoignent violemment et libèrent d’énormes quantités d’énergie. Lorsque cela se produit près de la Terre, la reconnexion peut déclencher une cascade de particules chargées tombant dans l’atmosphère, désactivant les satellites, les téléphones portables et le réseau électrique. « Certains chercheurs pensent que les plasmoïdes aident à une reconnexion rapide dans les grands plasmas », a-t-il déclaré. Hantao J.« Mais ces hypothèses n’ont pas encore été prouvées. »

Les chercheurs veulent savoir si les plasmoïdes peuvent modifier la vitesse à laquelle se produit la reconnexion. Ils veulent également mesurer la quantité d’énergie que la reconnexion donne aux particules de plasma. « Mais pour expliquer la relation entre les plasmoïdes et la reconnexion, nous devons savoir où se trouvent les plasmoïdes », explique Bergstedt. « Et c’est ce que l’apprentissage automatique peut nous aider à faire. »

Les scientifiques ont utilisé des données d’entraînement générées par ordinateur pour garantir que le logiciel puisse reconnaître une gamme de signatures plasmatiques. En règle générale, les plasmoïdes générés par des modèles informatiques sont des versions idéalisées basées sur des formules mathématiques avec des formes – telles que des cercles parfaits – qui n’apparaissent pas souvent dans la nature. Si le programme est entraîné uniquement à reconnaître ces versions parfaites, il risque de manquer celles qui ont d’autres formes. Pour éviter ces erreurs, Bergstedt et Gee ont décidé d’utiliser des données synthétiques intentionnellement incomplètes afin que le programme dispose d’une base de référence précise pour les études futures. « Comparé aux modèles mathématiques, le monde réel est compliqué », a déclaré Bergstedt. « Nous avons donc décidé de laisser notre logiciel apprendre en utilisant les données avec les fluctuations que vous obtiendriez dans les observations réelles, par exemple, au lieu de commencer nos simulations avec un courant complètement plat. plaque, nous donnons à notre plaque quelques vibrations.  » « Nous espérons que l’approche d’apprentissage automatique permettra plus de nuances qu’un modèle mathématique strict. » Tentatives précédentes Bergstedt et Gee ont écrit des programmes informatiques incluant des modèles de plasmoïdes plus idéalisés.

Selon les scientifiques, l’utilisation de l’apprentissage automatique deviendra plus courante dans la recherche en astrophysique. « Cela peut être particulièrement utile lors d’extrapolations à partir d’un petit nombre de mesures, comme nous le faisons parfois lors de l’étude de la reconnexion », a déclaré Ji. « La meilleure façon d’apprendre à utiliser un nouvel outil est de l’utiliser réellement. Nous ne voulons pas. rester à l’écart et rater l’occasion. »

Bergstedt et Gee prévoient d’utiliser le programme de détection de plasmoïdes pour examiner les données collectées par la mission Magnetic Multiscale (MMS) de la NASA. Lancé en 2015 pour étudier la reconnexion, MMS se compose de quatre vaisseaux spatiaux volant en formation à travers le plasma dans la queue magnétique, la région de l’espace orientée à l’opposé du Soleil et contrôlée par le champ magnétique terrestre.

La queue magnétique est un endroit idéal pour étudier la reconnexion car elle allie accessibilité et taille. « Si nous étudions la reconnexion en observant le Soleil, nous ne pouvons prendre des mesures qu’à distance », a déclaré Bergstedt. « Si nous observions la reconnexion en laboratoire, nous pourrions placer nos instruments directement dans le plasma, mais les volumes de plasma seraient plus petits que ceux que l’on trouve normalement dans l’espace. » L’étude de la reconnexion dans la queue magnétique est un compromis idéal. « Il s’agit d’un vaste plasma naturel que nous pouvons mesurer directement avec un vaisseau spatial qui le traverse », a déclaré Bergstedt.

Alors que Bergstedt et Gee travaillent à améliorer le programme de détection des plasmoïdes, ils espèrent franchir deux étapes importantes. La première consiste à exécuter une procédure appelée adaptation de domaine, qui aidera le programme à analyser des ensembles de données qu’il n’a jamais rencontrés auparavant. La deuxième étape consiste à utiliser le logiciel pour analyser les données du vaisseau spatial MMS. « La méthodologie que nous avons démontrée est principalement une preuve de concept car nous ne l’avons pas optimisée de manière approfondie », explique Bergstedt. « Nous voulons que le modèle fonctionne mieux qu’il ne le fait actuellement, commencer à l’appliquer à des données réelles et ensuite partir de là ! »

Cette recherche a été soutenue par le ministère de l’Énergie Science de l’énergie de fusion programme sous contrat DE-AC0209CH11466, par la NASA sous subventions NNH15AB29I et 80HQTR21T0105, et par une bourse de recherche supérieure de la National Science Foundation sous subvention DGE-2039656.

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Le laboratoire de physique de Princeton maîtrise le plasma, le quatrième état de la matière, pour résoudre certains des défis scientifiques et technologiques les plus difficiles au monde. Notre laboratoire est situé sur le campus Forrestal de l’Université de Princeton à Plainsboro, dans le New Jersey, et nos recherches stimulent l’innovation dans une gamme d’applications, notamment l’énergie de fusion, la fabrication à l’échelle nanométrique, les matériaux et dispositifs quantiques et la science de la durabilité. L’université exploite un laboratoire pour l’Office of Science du Département américain de l’énergie, le plus grand partisan de la recherche fondamentale en sciences physiques du pays. Je sens la chaleur à l’intérieur https://energy.gov/science Et http://www.pppl.gov.

Cette photo prise le 13 septembre 2023 montre la Voie lactée dans la réserve naturelle nationale des monts Altun, dans la région autonome ouïgoure du Xinjiang, dans le nord-ouest de la Chine. [Photo/Xinhua]

Des scientifiques chinois ont récemment suggéré que le halo de matière noire actuel dans la Voie lactée était « légèrement aplati ».

L’étude, menée par des chercheurs de l’Université de l’Académie chinoise des sciences, en coopération avec plusieurs instituts de recherche locaux et internationaux, a été publiée dans le dernier numéro de la revue Nature Astronomy.

Les scientifiques pensent que la forme du halo de matière noire est la clé pour comprendre la formation hiérarchique de la Voie Lactée. Malgré des efforts considérables au cours des dernières décennies, sa forme reste controversée, avec des suggestions allant d’un aplatissement extrême à un allongement.

Sur la base des données d’observation du satellite Gaia de l’Agence spatiale européenne et du télescope spectroscopique à fibre multi-objets multi-objets de la grande région du ciel (LAMOST) de Chine, les chercheurs ont analysé environ 2 600 étoiles variables céphéides d’âges différents. Ils ont appliqué une nouvelle méthode appelée « image en mouvement » pour construire une structure 3D du disque de la Voie lactée à différents âges sur 250 millions d’années.

Dans l’univers proche, un tiers des galaxies à disques ne sont pas des disques parfaits, mais présentent plutôt une forme tordue semblable à celle d’une chips. Les astronomes appellent ce phénomène la courbure du disque. La Voie Lactée, en tant que galaxie à disque typique, possède également cette propriété tordue.

En « observant » comment la déformation du disque évolue avec l’âge, les chercheurs ont découvert que la déformation se déplaçait dans une direction rétrograde à un rythme de 0,12 degrés par million d’années.

« Auparavant, il y avait un manque de mesure précise de la façon dont la déformation du disque fluctue », a déclaré Huang Yang, co-premier auteur de l’étude et professeur agrégé à l’UCLA.

Sur la base de leurs mesures, l’équipe de recherche a découvert que le halo de matière noire actuel enveloppant la courbure présente une forme ovale légèrement aplatie.

« Seul ce chiffre peut expliquer le taux de progression des torsions », a déclaré Huang.

« Cette mesure constitue un point d’appui crucial pour étudier l’évolution du halo de matière noire de la Voie lactée et l’histoire de l’assemblage de la galaxie », a ajouté Huang.

La mémoire épisodique et le voyage mental dans le temps ont été considérés comme des caractéristiques typiquement humaines. Ce point de vue a commencé à évoluer avec le développement de critères comportementaux pour évaluer ce que l’on appelle la mémoire épisodique chez les animaux. Les principales conclusions allaient de la preuve de quoi, où et quand la mémoire chez les geais, les rats et les abeilles. Dans une nouvelle étude, les scientifiques ont examiné la mémoire épisodique et le comportement tourné vers l’avenir chez des animaux sauvages en liberté. Chauves-souris frugivores égyptiennes (Rosetus aegyptiakos)Les chercheurs ont découvert que les chauves-souris frugivores s’appuient sur des cartes mentales temporelles et affichent des comportements orientés vers l’avenir lorsqu’elles se nourrissent. Ils ont également constaté que la capacité de dessiner des cartes temporelles nécessite de l’expérience et manque chez les chauves-souris inexpérimentées.

« Pendant de nombreuses années, les capacités cognitives permettant de se souvenir d’expériences personnelles (mémoire épisodique) et de planifier l’avenir ont été considérées comme exclusives aux humains », a déclaré le professeur Yossi Yovel de l’Université Harvard. Université de Tel-Aviv.

« Mais de plus en plus d’études indiquent que différents animaux possèdent également de telles capacités, mais presque toutes ces études ont été menées en laboratoire, en raison de la difficulté de mener des études de terrain sur ces questions. »

« Dans le but de tester ces capacités chez des animaux sauvages, nous avons conçu une expérience unique basée sur une colonie de chauves-souris vivant en liberté dans un champ fruitier. »

Les chercheurs ont émis l’hypothèse que les chauves-souris qui dépendent des arbres fruitiers pour survivre devraient développer la capacité de suivre la disponibilité de nourriture dans l’espace (où se trouvent les arbres fruitiers ?) et dans le temps (quand chaque arbre porte-t-il des fruits ?).

Lorsqu’ils naviguent dans un paysage rempli d’arbres fruitiers et de nectar, ils devront suivre mentalement les ressources afin de les revisiter à temps.

Pour tester cette hypothèse, un petit traceur GPS de haute précision a été attaché à chaque chauve-souris, permettant de documenter pendant plusieurs mois les trajectoires de vol et les arbres qu’elle a visités.

Les données massives ainsi collectées ont été soigneusement analysées, produisant des résultats étonnants.

« La première question de recherche était la suivante : les chauves-souris forment-elles une carte temporelle dans leur esprit ? », explique le Dr Lee Harten de l’Université de Tel Aviv.

« Pour explorer ce problème, nous avons empêché les chauves-souris de quitter la colonie pendant des périodes variables, allant d’un jour à une semaine. »

« Nous voulions voir si les chauves-souris étaient capables de ressentir le passage du temps et d’agir en conséquence. »

« Nous avons constaté qu’après une journée de captivité, les chauves-souris retournent aux arbres qu’elles avaient visités la nuit précédente. Cependant, après une semaine complète, les chauves-souris plus âgées, sur la base de leur expérience passée, évitent les arbres qui ont cessé de porter des fruits pendant cette période. »

« En d’autres termes : ils ont pu estimer combien de temps s’était écoulé depuis leur dernière visite sur chaque arbre et savoir quels arbres n’avaient porté fruit que pendant une courte période et ne valaient plus la peine d’être visités. »

« Les jeunes chauves-souris inexpérimentées étaient incapables de faire cela, ce qui suggère qu’il s’agit d’une compétence acquise qui doit être apprise. »

« Alors que la première question de recherche portait sur les expériences passées, la deuxième question de recherche portait sur l’avenir : les chauves-souris présentent-elles des comportements orientés vers l’avenir ? Sont-elles capables de planifier l’avenir ? »

« Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont surveillé le chemin emprunté par chaque chauve-souris jusqu’au premier arbre de la soirée, ce qui peut indiquer les plans qu’elle avait faits avant de quitter la colonie. »

« Nous avons constaté que les chauves-souris volent généralement directement vers un arbre spécifique qu’elles connaissent, parfois à 20 ou 30 minutes », a déclaré le Dr Chen Xing de l’Université de Tel Aviv.

« Parce qu’ils ont faim, ils volent plus vite lorsque cet arbre est loin, ce qui indique qu’ils planifient où ils vont. »

« De plus, ils sont concentrés sur la cible qu’ils ont choisie et passeront à côté d’autres arbres, même s’il s’agit de bonnes sources qu’ils ont visitées hier seulement, ce qui indique une capacité de gratification différée. »

« Nous avons également constaté que les premières chauves-souris à quitter la colonie choisissent des arbres portant des fruits riches en sucre, tandis que les chauves-souris qui partent plus tard recherchent des protéines. »

Les résultats suggèrent que les chauves-souris planifient leur voyage de recherche de nourriture avant de quitter la colonie, sachant exactement où voler et quel type de nourriture rechercher.

« Le fossé des connaissances entre les humains et les animaux est l’une des questions scientifiques les plus intéressantes », a déclaré le professeur Yeovil.

« Notre étude démontre que les chauves-souris frugivores sont capables de prendre des décisions complexes qui impliquent trois questions qui indiquent leurs capacités cognitives : où ? (l’emplacement de chaque arbre) ; quand ? (quand l’arbre porte-t-il des fruits) ; et quoi ? ( la nourriture qu’il fournit – sucre versus protéines).

« Une fois de plus, nous constatons que l’écart n’est pas aussi évident et que les humains ne sont pas aussi uniques que certains pourraient le penser. »

« De toute évidence, les humains et les animaux appartiennent tous à un spectre, et presque toutes les capacités humaines sont également présentes chez les animaux. »

une papier Les résultats ont été publiés dans la revue Biologie actuelle.

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Lee Harten et autres. Cartographie temporelle et comportement tourné vers l’avenir chez les chauves-souris sauvages, libres et se nourrissant de fruits. Biologie actuellePublié en ligne le 20 juin 2024 ; est ce que je: 10.1016/j.cub.2024.05.046

Cet article est une copie d’un communiqué de presse publié par l’Université de Tel Aviv.