Machine learning : une percée pour l’étude des pouponnières d’étoiles

L’intelligence artificielle peut rendre visible des phénomènes astrophysiques jusqu’ici inaccessibles. C’est ce qu’ont prouvé des scientifiques du CNRSnotamment Marc Antoine MIVILLE-DESCHENES, Directeur de recherche CNRS au Laboratoire Astrophysique, Instrumentation, Modélisation - AIM (CNRS/CEA/Univ. de Paris), de l’IRAM, de l’Observatoire de Paris-PSL, et des écoles Centrale Marseille et Centrale Lille rassemblés au sein du programme ORION-B. Dans une série de trois articles publiés dans Astronomy & Astrophysics le 19 novembre 2020, ils présentent les observations les plus complètes d’une des régions de formation d’étoiles les plus proches de la Terre.

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