11 Astéroïdes Potentiellement Dangereux Pour la Terre, Selon un Réseau de Neurones

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                <p class="article-paragraph skip">Des innovations incontournables aux frontières de la science et de la technologie.</p>
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<p class="pw-incontent-excluded article-paragraph skip">Des chercheurs de l'Université de Leiden, aux Pays-Bas, ont conçu un réseau de neurones baptisé « Identificateur d'Objets Dangereux », capable de prédire si un astéroïde pourrait entrer en collision avec la Terre.</p>

<p class="article-paragraph skip">Ce nouvel outil d'intelligence artificielle a identifié **11 astéroïdes** qui n'avaient pas été auparavant catégorisés comme dangereux par la NASA. Chacun de ces astéroïdes mesure plus de **100 mètres de diamètre**, suffisamment grand pour provoquer une explosion équivalente à celle de **centaines d'armes nucléaires**, ce qui pourrait rasoir des villes entières. Les chercheurs ont également examiné des objets célestes pouvant s'approcher à moins de **4,7 millions de miles** de notre planète, comme expliqué dans un **article** publié ce mois-ci dans la revue *Astronomy & Astrophysics*.</p>

<p class="article-paragraph skip">Cependant, aucune de ces menaces n'est à envisager dans un futur proche : le risque qu'ils percutent la Terre est très faible et leur passage se fera entre **2131 et 2923**, soit des siècles à l'avance.</p>

<p class="article-paragraph skip">Les chercheurs ont utilisé un superordinateur pour simuler les **mouvements orbitaux** des planètes du Système solaire sur une période de **10 000 ans**. Après avoir avancé dans la simulation, ils ont ensuite effectué le processus inverse pour simuler des astéroïdes potentiellement menaçants en les projetant hors de l'orbite terrestre tout en suivant leur parcours exact.</p>

<p class="article-paragraph skip">« Si vous rembobinez le temps, vous verrez les astéroïdes célèbres retomber sur Terre », a déclaré Simon Portegies Zwart, co-auteur et astronome à l'Université de Leiden, dans une **déclaration**. « Cela permet de créer une bibliothèque des orbites des astéroïdes ayant déjà frappé notre planète. »</p>

<p class="article-paragraph skip">Cette simulation a servi de base pour entraîner leur réseau de neurones, qui a ensuite recherché des **patterns** dans les données des astéroïdes simulés susceptibles d'avoir un impact sur la Terre.</p>

<p class="article-paragraph skip">Pour déterminer si leur intelligence artificielle était vraiment capable de détecter correctement les astéroïdes menaçants, l'équipe l'a testée sur un ensemble de données de **2 000 astéroïdes** connus, répertoriés par la NASA. Le taux de réussite du réseau de neurones s'est élevé à **90,99 %** pour identifier ceux qui sont dangereux.</p>

<p class="article-paragraph skip">L'équipe s'attèle désormais à améliorer encore l'exactitude de son algorithme.</p>

<p class="article-paragraph skip">« Nous savons maintenant que notre méthode est efficace, mais nous souhaitons approfondir nos recherches en perfectionnant notre réseau de neurones et en intégrant davantage de données », a signalé Zwart. « Le défi réside dans le fait que de petites perturbations dans les calculs orbitaux peuvent entraîner de grands changements dans les conclusions. »</p>