{"id":40289,"date":"2020-06-30T07:01:06","date_gmt":"2020-06-30T11:01:06","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/?p=40289"},"modified":"2021-11-25T06:05:49","modified_gmt":"2021-11-25T11:05:49","slug":"lia-au-service-de-lastronomie-et-de-la-sante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2020\/06\/30\/lia-au-service-de-lastronomie-et-de-la-sante\/","title":{"rendered":"L\u2019IA au service de l\u2019astronomie et de la sant\u00e9"},"content":{"rendered":"<h2 id=\"contexte\" dir=\"ltr\"><span class=\"heading-medium\">Contexte<\/span><\/h2>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">En astronomie et en cosmologie, il est essentiel de recourir \u00e0 des instruments, comme des t\u00e9lescopes et des interf\u00e9rom\u00e8tres, pour observer l\u2019Univers par l\u2019entremise de divers canaux ou \u00ab messagers \u00bb (comme diff\u00e9rentes parties du spectre \u00e9lectromagn\u00e9tique, y compris la lumi\u00e8re visible et les ondes radio; les neutrinos; et, plus r\u00e9cemment, les ondes gravitationnelles). Il faudra ensuite analyser la grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es observationnelles, souvent bruyantes, recueillies pour rep\u00e9rer les ph\u00e9nom\u00e8nes astronomiques qui pr\u00e9sentent un int\u00e9r\u00eat et extraire des donn\u00e9es afin de mieux mod\u00e9liser et comprendre l\u2019Univers. Des astronomes et des cosmologues, y compris un certain nombre de chercheurs du programme\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/recherche\/programme\/extreme-univers-et-gravite\">Extr\u00eame Univers et gravit\u00e9<\/a>\u00a0du CIFAR, utilisent de puissants algorithmes informatiques, notamment des m\u00e9thodes bas\u00e9es sur l\u2019intelligence artificielle (IA) et l\u2019apprentissage automatique (AA), pour r\u00e9aliser un \u00e9ventail d\u2019analyses d\u2019images et de donn\u00e9es astronomiques. Il est ensuite possible d\u2019adapter les perc\u00e9es r\u00e9alis\u00e9es dans ces algorithmes pour analyser des donn\u00e9es tout aussi complexes en biom\u00e9decine, qu\u2019il s\u2019agisse entre autres de g\u00e9nomique ou d\u2019imagerie m\u00e9dicale.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"pourquoi-est-ce-important\" dir=\"ltr\"><span class=\"heading-medium\">Pourquoi est-ce important<\/span><\/h2>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">L\u2019analyse de donn\u00e9es d\u2019imagerie astronomique et biom\u00e9dicale partage certaines caract\u00e9ristiques et contraintes similaires :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">Les deux types d\u2019imagerie produisent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es qui pr\u00e9sentent des probl\u00e8mes similaires en mati\u00e8re de conservation et de gestion des donn\u00e9es;<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">L\u2019image ou le signal cible peut souvent \u00eatre une composante petite ou transitoire qu\u2019il faut s\u00e9parer d\u2019un arri\u00e8re-plan bruyant, et identifier et classer correctement, une t\u00e2che qui peut se faire \u00e0 l\u2019aide de l\u2019IA et de l\u2019AA;<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">Cependant, contrairement \u00e0 l\u2019application de l\u2019AA \u00e0 des objets usuels, il n\u2019existe souvent pas, en astronomie ni en microscopie, de grandes collections d\u2019images pr\u00e9existantes bien annot\u00e9es pour entra\u00eener les algorithmes;<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">En m\u00eame temps, le nombre et la qualit\u00e9 des images en astronomie se trouvent souvent limit\u00e9s par la fen\u00eatre d\u2019observation disponible, c\u2019est-\u00e0-dire qu\u2019il est impossible de recommencer et de prendre de nouvelles images, ce qui constitue \u00e9galement un d\u00e9fi pour de nombreuses situations en imagerie m\u00e9dicale;<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">Finalement, pour certains types d\u2019imagerie non optique, comme la radioastronomie ou l\u2019imagerie par r\u00e9sonance magn\u00e9tique (IRM), les images sont obtenues indirectement et doivent \u00eatre\u00a0<button class=\"pdf-btn-link cifar_btn_link\" data-href=\"https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/8336-invert-to-learn-to-invert.pdf\" data-target=\"_blank\" rel=\"noopener\">reconstruites<\/button>\u00a0\u00e0 partir du signal.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Par cons\u00e9quent, les algorithmes d\u2019IA mis au point pour relever ces d\u00e9fis en imagerie astronomique peuvent \u00e9ventuellement \u00eatre utilis\u00e9s pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes similaires en imagerie biom\u00e9dicale, et vice versa.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"r-sultats-cl-s-des-chercheurs-du-cifar\" dir=\"ltr\"><span class=\"heading-medium\">R\u00e9sultats cl\u00e9s des chercheurs du CIFAR<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">Lorsque les interf\u00e9rom\u00e8tres pour ondes gravitationnelles (OG), comme le LIGO, d\u00e9tectent un signal, les astronomes orientent leurs t\u00e9lescopes vers la r\u00e9gion du ciel d\u2019o\u00f9 provient le signal d\u2019OG afin de tenter de rep\u00e9rer un \u00ab homologue \u00e9lectromagn\u00e9tique (EM) \u00bb (un signal dans le spectre EM, dans la longueur d\u2019onde des rayons gamma, de la lumi\u00e8re visible ou autre) qui correspond \u00e0 la source des OG. La nature de l\u2019homologue EM, ou son absence, fournit des donn\u00e9es sur le type d\u2019\u00e9v\u00e9nement astronomique \u00e0 la source du signal d\u2019OG. Dans un\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.3847\/1538-4357\/ab917d\">article<\/a>\u00a0r\u00e9cent,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/daryl-haggard\">Daryl Haggard<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/maria-r.-drout\">Maria Drout<\/a>\u00a0et leurs coll\u00e8gues ont fait \u00e9tat d\u2019une recherche d\u2019un homologue EM pour un signal d\u2019OG qui proviendrait de la fusion d\u2019une \u00e9toile \u00e0 neutrons et d\u2019un trou noir. Apr\u00e8s avoir soustrait les images observ\u00e9es des images de r\u00e9f\u00e9rence (obtenues avant ou suffisamment longtemps apr\u00e8s l\u2019\u00e9v\u00e9nement d\u2019OG) pour obtenir des images illustrant les diff\u00e9rences, ces triplets d\u2019images ont \u00e9t\u00e9 examin\u00e9s par un classificateur \u00ab r\u00e9el-fictif \u00bb (<em>real-bogus classifier<\/em>) bas\u00e9 sur l\u2019apprentissage profond. L\u2019entra\u00eenement de l\u2019algorithme s\u2019est fait avec environ 10 % du total des donn\u00e9es (environ 2000 triplets), inspect\u00e9es visuellement par les chercheurs pour \u00eatre \u00e9ventuellement des sources EM r\u00e9elles ou non, en plus d\u2019un ensemble plus restreint d\u2019\u00e9v\u00e9nements astronomiques transitoires connus. Le classificateur a r\u00e9duit de 90 % le nombre de candidats destin\u00e9s \u00e0 une analyse plus approfondie. Bien qu\u2019au bout du compte, les chercheurs n\u2019aient pas rep\u00e9r\u00e9 de candidat EM convaincant pour l\u2019\u00e9v\u00e9nement d\u2019OG, le travail a \u00e9tabli un syst\u00e8me d\u2019analyse pour des recherches similaires en cas d\u2019observations futures.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">Plusieurs relev\u00e9s en astronomie optique en cours et \u00e0 venir, comme le\u00a0<em>Legacy Survey of Space and Time\u00a0<\/em>(LSST) qui sera r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 l\u2019observatoire Vera C. Rubin au Chili, scrutent le ciel \u00e0 la recherche de ph\u00e9nom\u00e8nes transitoires, notamment des supernov\u00e6, des kilonov\u00e6 (fusion d\u2019un trou noir et d\u2019une \u00e9toile \u00e0 neutrons, ou de deux \u00e9toiles \u00e0 neutrons) et des \u00e9v\u00e9nements de rupture par effet de mar\u00e9e (lorsqu\u2019une \u00e9toile se fait d\u00e9chirer par un trou noir). De tels relev\u00e9s effectueront \u00e0 terme des millions de d\u00e9tections chaque nuit, si bien que les astronomes ont besoin d\u2019un moyen d\u2019analyser automatiquement les signaux entrants pour cerner les candidats int\u00e9ressants.\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/ren-e-hlo-ek\">Ren\u00e9e Hlo\u017eek<\/a>\u00a0et ses coll\u00e8gues ont fait \u00e9tat du\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.1088\/1538-3873\/ab1609\">d\u00e9veloppement<\/a>\u00a0d\u2019un classificateur en temps r\u00e9el appel\u00e9 RAPID (<em>Real-time Automated Photometric IDentification,\u00a0<\/em>Identification photom\u00e9trique automatis\u00e9e en temps r\u00e9el<em>)<\/em>\u00a0\u00e0 l\u2019aide d\u2019un r\u00e9seau neuronal r\u00e9current (RNR) profond avec des unit\u00e9s r\u00e9currentes ferm\u00e9es (URF) qui permet la classification pr\u00e9cise et rapide (dans les deux jours apr\u00e8s la premi\u00e8re d\u00e9tection) de douze types d\u2019\u00e9v\u00e9nements transitoires diff\u00e9rents. \u00c0 des moments si pr\u00e9coces, les donn\u00e9es disponibles sont rares, mais la possibilit\u00e9 d\u2019effectuer une classification rapide, plut\u00f4t que d\u2019attendre la courbe de lumi\u00e8re (s\u00e9ries chronologiques de mesures photom\u00e9triques) compl\u00e8te, permet des analyses de suivi plus d\u00e9taill\u00e9es de la source de l\u2019\u00e9v\u00e9nement transitoire au moyen d\u2019outils comme la spectroscopie, pendant que l\u2019\u00e9v\u00e9nement est encore en cours. Vu le manque de grands ensembles de donn\u00e9es bien \u00e9tiquet\u00e9s (en particulier pour les \u00e9v\u00e9nements transitoires plus rares), les auteurs ont cr\u00e9\u00e9 un ensemble simul\u00e9 de plus de 48 000 \u00e9v\u00e9nements transitoires et en ont utilis\u00e9 60 % comme ensemble d\u2019entra\u00eenement. Le classificateur RNR entra\u00een\u00e9 a r\u00e9ussi \u00e0 classer avec pr\u00e9cision le reste des donn\u00e9es simul\u00e9es, ainsi que les donn\u00e9es observationnelles r\u00e9elles du\u00a0<em>Zwicky Transient Facility<\/em>.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">L\u2019exp\u00e9rience canadienne de cartographie de l\u2019intensit\u00e9 de l\u2019hydrog\u00e8ne (<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/nouvelles\/2017\/09\/07\/chime-un-nouveau-t%C3%A9lescope-canadien-cartographiera-le-plus-grand-volume-d-espace-jamais-relev%C3%A9\">CHIME<\/a>) est un radiot\u00e9lescope interf\u00e9rom\u00e9trique qui joue un r\u00f4le majeur dans la\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-018-0867-7\">d\u00e9tection<\/a>\u00a0des sursauts radio rapides (SRR), de myst\u00e9rieuses impulsions radio transitoires (de l\u2019ordre de la milliseconde), mais brillantes, dont l\u2019origine et la nature nous \u00e9chappent encore. Tout comme d\u2019autres t\u00e9lescopes qui scrutent le ciel, CHIME g\u00e9n\u00e8re des t\u00e9raoctets de donn\u00e9es d\u2019observation radio chaque seconde et 142 Go\/s de donn\u00e9es sont saisis dans les syst\u00e8mes d\u2019arri\u00e8re-plan du t\u00e9lescope. En cons\u00e9quence, la\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.3847\/1538-4357\/aad188\/meta\">collaboration CHIME\/FRB<\/a>\u00a0(qui compte les boursiers du CIFAR\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/matt-dobbs\">Matt Dobbs<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/hark-halpern\">Mark Halpern<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/gary-hinshaw\">Gary Hinshaw<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/victoria-m-kaspi\">Vicky Kaspi<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/ue-li-pen\">Ue-Li Pen<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/scott-ransom\">Scott Ransom<\/a>,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/kendrick-smith\">Kendrick Smith<\/a>\u00a0et\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/ingrid-stairs\">Ingrid Stairs<\/a>) a mis au point un\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/chimefrb.github.io\/frb-l2l3\/introduction.html\">syst\u00e8me<\/a>\u00a0automatis\u00e9 d\u2019analyse de donn\u00e9es en temps r\u00e9el afin de passer au crible les donn\u00e9es et de rep\u00e9rer des \u00e9v\u00e9nements de SRR \u00e9ventuels aux fins d\u2019analyses plus approfondies. Ce syst\u00e8me incorpore une m\u00e9thode d\u2019apprentissage automatique supervis\u00e9e (appel\u00e9e\u00a0<em>Support Vector Machines<\/em>) dans un classificateur pour \u00e9valuer la probabilit\u00e9 qu\u2019un signal repr\u00e9sente un \u00e9v\u00e9nement astrophysique r\u00e9el, plut\u00f4t qu\u2019une interf\u00e9rence radio provenant, par exemple, d\u2019une transmission cellulaire ou t\u00e9l\u00e9visuelle, en fonction de caract\u00e9ristiques telles que le motif du signal, son emplacement et son rapport signal\/bruit. Les signaux class\u00e9s comme \u00e9tant d\u2019origine astrophysique sont ensuite saisis dans le syst\u00e8me pour d\u00e9terminer en fin de compte si les donn\u00e9es compl\u00e8tes associ\u00e9es \u00e0 l\u2019\u00e9v\u00e9nement devraient \u00eatre rejet\u00e9es ou conserv\u00e9es.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\" role=\"presentation\"><span class=\"font-ttnorms\">Un nouvel outil en cosmologie observationnelle est la \u00ab raie de l\u2019hydrog\u00e8ne \u00bb \u00e0\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.1088\/1538-3873\/ab5bfd\/meta\">21 cm<\/a>, la raie du spectre EM qui correspond \u00e0 la transition entre deux \u00e9tats \u00e9nerg\u00e9tiques dans les atomes d\u2019hydrog\u00e8ne neutres. Bien que cette transition d\u2019\u00e9nergie se produise avec une faible probabilit\u00e9, la quantit\u00e9 astronomique d\u2019hydrog\u00e8ne dans l\u2019Univers cr\u00e9e un signal observable qui peut \u00eatre exploit\u00e9 pour cr\u00e9er une carte d\u2019intensit\u00e9 3-D (o\u00f9 la troisi\u00e8me dimension est fournie par le d\u00e9calage vers le rouge du signal, z, pour lequel une valeur \u00e9lev\u00e9e correspond \u00e0 une plus grande distance de la Terre et donc \u00e0 un plus grand recul dans le temps). On estime que la cosmologie \u00e0 21 cm est particuli\u00e8rement \u00e9clairante sur l\u2019\u00ab \u00e2ge des t\u00e9n\u00e8bres \u00bb de l\u2019Univers, qui commence environ 400 000 ans apr\u00e8s le Big Bang, lorsque l\u2019Univers s\u2019\u00e9tait suffisamment refroidi pour que les \u00e9lectrons et les noyaux atomiques se \u00ab recombinent \u00bb en atomes neutres, et qui se termine environ 1,5 milliard d\u2019ann\u00e9es apr\u00e8s le Big Bang, lorsque la lumi\u00e8re des premi\u00e8res \u00e9toiles et galaxies a entra\u00een\u00e9 une \u00ab r\u00e9ionisation \u00bb (dont les premiers stades prennent la forme de \u00ab bulles \u00bb sur les cartes de la raie \u00e0 21 cm). Pour examiner comment exploiter la cosmologie \u00e0 21 cm afin de comprendre l\u2019Univers pendant cette \u00e8re,\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/biographie\/adrian-liu\">Adrian Liu<\/a>\u00a0et ses coll\u00e8gues ont utilis\u00e9 des r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (RNC) pour analyser des donn\u00e9es simul\u00e9es de 21 cm, soit des images 2-D du ciel \u00e0 un d\u00e9calage vers le rouge particulier, soit des \u00ab c\u00f4nes de lumi\u00e8re \u00bb 2-D dans des directions sp\u00e9cifiques (\u00ab lignes de vis\u00e9e \u00bb) en remontant dans le temps. Dans une des\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/mnras\/article\/483\/2\/2524\/5228756\">exp\u00e9riences<\/a>, les RNC servent \u00e0 concevoir un classificateur pour distinguer les images qui d\u00e9coulent de diff\u00e9rents mod\u00e8les du m\u00e9canisme de r\u00e9ionisation, caus\u00e9e soit par des galaxies formatrices d\u2019\u00e9toiles, ou par le rayonnement non stellaire de noyaux galactiques actifs (o\u00f9 il y a \u00e9mission d\u2019\u00e9nergie lors de l\u2019accr\u00e9tion de la mati\u00e8re dans des trous noirs supermassifs, par ex., des quasars). Dans une deuxi\u00e8me\u00a0<a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/academic.oup.com\/mnras\/article\/484\/1\/282\/5289412\">\u00e9tude<\/a>, les chercheurs ont utilis\u00e9 des RNC pour analyser des c\u00f4nes de lumi\u00e8re obtenus \u00e0 partir de mod\u00e8les affichant diff\u00e9rents param\u00e8tres astrophysiques associ\u00e9s \u00e0 divers facteurs, comme la vitesse de formation stellaire ou l\u2019\u00e9mission et l\u2019absorption de diff\u00e9rentes formes de rayonnement, qui procurent des donn\u00e9es sur le processus et la chronologie de divers \u00e9v\u00e9nements cosmologiques. En outre, l\u2019\u00e9quipe explore le recours aux RNC pour reconstruire la forme de r\u00e9gions ionis\u00e9es dans des images \u00e0 21 cm, d\u00e9form\u00e9es par la filtration des contaminants pendant le traitement des donn\u00e9es, en utilisant les donn\u00e9es qui n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 filtr\u00e9es. Quand la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de radiot\u00e9lescopes pour la cartographie d\u2019intensit\u00e9 \u00e0 21 cm sera lanc\u00e9e et commencera \u00e0 produire des donn\u00e9es, de tels outils bas\u00e9s sur les RNC constitueront un \u00e9l\u00e9ment important de la bo\u00eete \u00e0 outils d\u2019analyse des astronomes.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"r-f-rences\" dir=\"ltr\"><span class=\"heading-medium\">R\u00e9f\u00e9rences<\/span><\/h2>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">The CHIME\/FRB Collaboration et coll. 2018. The CHIME Fast Radio Burst project: System overview. ApJ 863:48.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">The CHIME\/FRB Collaboration et coll. 2019. Observations of fast radio bursts at frequencies down to 400 megahertz. Nature 566:230-234.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Gillet N et coll. 2019. Deep learning from 21-cm tomography of the cosmic dawn and reionization. Mon. Not. R. Astron. Soc. 484:282-293.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Hassan S et coll. 2018. Identifying reionization sources from 21 cm maps using Convolutional Neural Networks. Mon. Not. R. Astron. Soc. 483:2524-2537.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Liu A et coll. 2020. Data analysis for precision 21 cm cosmology. Publ. Astron. Soc. Pac. 132:062001.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Muthukrishna D et coll. 2019. RAPID: Early classification of explosive transients using deep learning. Publ. Astron. Soc. Pac. 131:118002.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Putzky P et coll. 2019. Invert to learn to invert. In Wallach H. et coll. (\u00e9d.), Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019). San Diego: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\">Vieira N et coll. 2020. A deep CFHT optical search for a counterpart to the possible neutron star \u2013 black hole merger GW190814. Apj 895:96.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"lectures-compl-mentaires\" dir=\"ltr\"><span class=\"heading-medium\">Lectures compl\u00e9mentaires<\/span><\/h2>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><strong><span class=\"heading-small\">Ressources du CIFAR :<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/docs\/default-source\/event-briefs\/symposiumbrief_untanglingthecosmos_fr.pdf?sfvrsn=ddd487e7_2\">D\u00e9chiffrer le cosmos<\/a>\u00a0(compte-rendu de symposium)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/docs\/default-source\/research-briefs\/kobrief_cg_repeatingfastradioburst_fr.pdf?sfvrsn=8e58854c_2\">Un sursaut radio rapide r\u00e9p\u00e9titif<\/a>\u00a0(compte-rendu de recherche)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/nouvelles\/2020\/03\/09\/la-recherche-en-ia-permet-une-perc-e-en-astronomie\">La recherche en IA permet une perc\u00e9e en astronomie<\/a>\u00a0(nouvelles du CIFAR)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/nouvelles\/2018\/10\/12\/chime-aider-r-soudre-le-myst-re-des-sursauts-d-ondes-radio-rapides\">D\u00e9tection d\u2019\u00e9tranges \u00e9clairs \u00e9manant du cosmos<\/a>\u00a0(nouvelles du CIFAR)<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><span class=\"font-ttnorms\"><a class=\"color-red\" href=\"https:\/\/cifar.ca\/fr\/nouvelles\/2017\/10\/16\/des-boursiers-du-cifar-ont-particip-la-premi-re-d-tection-d-ondes-gravitationnelles-manant-de-la-collision-de-deux-toiles-neutrons\">Des boursiers du CIFAR participent \u00e0 la premi\u00e8re d\u00e9tection d\u2019ondes gravitationnelles \u00e9manant de la collision d\u2019\u00e9toiles \u00e0 neutrons<\/a>\u00a0(nouvelles du CIFAR)<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Des astronomes et des cosmologues utilisent de puissants algorithmes informatiques, notamment des m\u00e9thodes bas\u00e9es sur l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n","protected":false},"author":58,"featured_media":38675,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3862,2495,932],"tags":[1911,2815,824,829],"class_list":["post-40289","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-compte-rendu-de-recherche","category-extreme-univers-et-gravite","category-industrie-et-technologie","tag-astronomie","tag-astronomy","tag-intelligence-artificielle","tag-sante"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - 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