Une IA a permis de découvrir 7 000 cratères sur la Lune

La Lune fascine les chercheurs depuis plusieurs décennies et c’est toujours le cas à présent même si tous les regards semblent être tournés vers Mars. Preuve en est, une équipe de chercheurs a eu l’idée de soumettre les photos de notre satellite naturel à une IA et cette dernière a ainsi découvert environ 7 000 cratères non répertoriés.

L’équipe en question était dirigée par Ari Silburt et Mohamad Ali-Dib, des chercheurs travaillant respectivement pour la Penn State University et l’University of Toronto.

Lune Clignote

Ensemble, les scientifiques ont développé une intelligence artificielle spécialisée dans l’analyse d’images et ils lui ont ensuite soumis quatre-vingt-dix mille photos de la surface lunaire, des photos réalisées avec LRO.

Lune : une IA pour détecter les gros cratères

L’objectif principal de l’expérience était d’identifier de nouveaux cratères sur notre satellite et l’équipe a donc demandé à son IA d’analyser ces innombrables clichés et de lister les cratères dont le diamètre était supérieur à cinq kilomètres.

Le premier test a duré quelques heures seulement et il a permis aux chercheurs d’identifier 6 883 cratères remplissant les critères indiqués, doublant de ce fait le nombre de cratères connus de cette taille.

D’après Ari Silburt, les premiers résultats obtenus par l’IA sont bien entendu très encourageants, mais il pense que le programme peut aller encore plus loin avec les bons réglages. Durant une entrevue menée par New Scientist, le chercheur a ainsi déclaré : « Une fois que notre modèle sera amélioré, nous pourrons l’utiliser pour découvrir des centaines de milliers de cratères non identifiés en dessous des cinq kilomètres de diamètre ».

Un programme qui n’est pas parfait

Le chercheur n’a pas donné tous les détails sur la méthode utilisée, mais il a tout de même révélé que l’algorithme avait été conçu pour identifier les bords d’un cratère en se basant sur les données de tous les précédents cratères découverts durant ces dernières décennies.

Grâce à ces données, l’IA a réussi à développer un modèle et à faire ainsi la distinction entre les cratères et les autres éléments géologiques. Toutefois et comme le précise l’équipe, la méthode de détection n’est pas fiable à 100 % et le programme a ainsi loupé certains cratères.

Pour valider ces centaines de cratères, il a donc fallu procéder à des vérifications manuelles.

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