L'IA face aux grands problèmes du monde · Astronomie et espace · arXiv · 2026-10-26
Sur les traces des origines cosmiques : reconstruction par apprentissage automatique du champ de densité primordial à partir des observations de l'EoR
Titre original: Tracing the Cosmic Origins: Machine Learning Reconstruction of the Primordial Density Field from EoR Observations
Reconstruire les conditions initiales de l'Univers à partir de traceurs tardifs pourrait permettre de retrouver l'information cosmologique masquée par la formation non linéaire des structures. Avec un U-Net 3D appliqué à des cartes d'intensité simulées de la raie 21 cm et de CO(1-0) à z=8, la reconstruction conjointe a été la plus précise, avec un coefficient de corrélation croisée d'environ 0,90 ou plus pour k ≲ 0,75 Mpc⁻¹ dans le cas sans bruit. Les gains d'information cosmologique d'environ 1,17 bit (1,29 avec les effets observationnels) ont été les plus importants pour σ8 et n_s.