Résumé
La nature de la matière noire et l’origine de l’énergie noire sont deux des plus grands mystères non résolus de la cosmologie moderne. Toutefois, une nouvelle génération de télescopes est sur le point de produire des volumes colossaux de données qui permettront d’aborder ces questions dans les années à venir. Il sera difficile d’analyser ces nouvelles données à l’aide des méthodes statistiques traditionnelles. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique offrent des solutions de rechange.
En tant que titulaire de la Chaire de recherche du Canada en cosmologie informatique et intelligence artificielle, Laurence Perreault-Levasseur cherche des moyens d’utiliser l’apprentissage automatique pour effectuer des simulations et des analyses de données cosmologiques. Plus précisément, Mme Perreault-Levasseur et son équipe de recherche mesurent la constante de Hubble à l’aide d’une forte lentille gravitationnelle et de l’apprentissage automatique. De plus, ils reconstituent les conditions initiales de l’Univers à l’aide de données d’enquête et de l’IA pour cartographier l’Univers initial tridimensionnel. Ultimement, ils espèrent permettre des analyses rapides, précises et exactes des observations à venir provenant des grands relevés du ciel.