Des chercheurs dirigés par l'Institut des Sciences du Cosmos de l'Université de Barcelone (ICCUB) ont développé une nouvelle technique qui pourrait grandement améliorer la façon dont les scientifiques étudient l'expansion de l'Univers et enquêtent sur la force mystérieuse connue sous le nom d'énergie noire. Parce que, apparemment, l'univers n'a pas fini de faire son show.

Publiée dans Nature Astronomy, la recherche introduit un cadre appelé CIGaRS qui peut extraire beaucoup plus d'informations des supernovae de type Ia, les puissantes explosions stellaires utilisées pour mesurer de vastes distances cosmiques. Contrairement à de nombreuses approches actuelles, la méthode repose principalement sur des données d'imagerie plutôt que sur des observations spectroscopiques coûteuses. Cette avancée devrait aider les astronomes à tirer pleinement parti des énormes ensembles de données qui arriveront bientôt des relevés du ciel de nouvelle génération, en particulier ceux menés par l'Observatoire Vera C. Rubin.

Les supernovae de type Ia se produisent lorsque des naines blanches explosent. Parce que ces explosions atteignent presque la même luminosité intrinsèque, les astronomes les utilisent comme « chandelles standard » : en comparant leur luminosité réelle avec leur luminosité apparente depuis la Terre, les chercheurs peuvent calculer leur distance. Ces mesures ont joué un rôle crucial dans la découverte que l'Univers est en expansion à un rythme accéléré. Les scientifiques attribuent cette accélération à l'énergie noire, l'une des questions non résolues les plus importantes de la physique moderne.

Cependant, il y a une complication importante. Les supernovae de type Ia ne sont pas parfaitement identiques. Au cours des 20 dernières années, les astronomes ont découvert que la luminosité observée d'une supernova est influencée par la galaxie où elle se produit. Les supernovae trouvées dans des galaxies plus anciennes ou plus massives peuvent apparaître légèrement différentes de celles se produisant dans des galaxies plus jeunes ou moins massives. Les chercheurs ont généralement pris en compte ces différences en utilisant des méthodes de correction relativement simples. Bien qu'utiles, ces approximations peuvent limiter la précision des mesures de distance et, par conséquent, la précision des études cosmologiques.

Le nouveau cadre répond à ce défi en modélisant plusieurs facteurs simultanément. Plutôt que de traiter chaque composant indépendamment, les chercheurs ont construit un modèle unique et intégré qui inclut les explosions de supernovae elles-mêmes, leurs galaxies hôtes, la poussière qui altère leur lumière, les changements dans les taux de supernovae à travers l'histoire cosmique, et même l'expansion de l'Univers. « Une façon puissante de modéliser l'Univers est de le simuler ab initio dans l'ordinateur en utilisant l'inférence bayésienne », déclare Raúl Jiménez (ICREA-ICCUB), co-auteur de l'étude. « Cela fournit un moyen de faire varier tous les paramètres possibles en même temps pour prédire dans quel Univers nous vivons. De plus, en ayant cette capacité, on peut examiner les possibles systématiques 'inconnues inconnues' pour comprendre leur effet. »

Construire un modèle aussi complet nécessiterait normalement une puissance de calcul énorme. Pour rendre l'approche pratique, les chercheurs se sont tournés vers une technique moderne appelée inférence basée sur la simulation. Le processus commence par la génération par les scientifiques de grands nombres d'univers simulés basés sur des modèles physiques. Un réseau neuronal apprend ensuite comment les observations simulées sont liées aux propriétés physiques qui les ont produites. Une fois entraîné, le système peut comparer les observations astronomiques réelles avec ses simulations et déterminer les paramètres sous-jacents les plus probables. Cette stratégie permet d'analyser des dizaines de milliers de supernovae simultanément, une tâche qui serait impraticable avec les techniques traditionnelles.

L'une des découvertes les plus significatives de l'étude est que le cadre peut déterminer les distances des galaxies (décalages vers le rouge) avec une grande précision en utilisant uniquement des données d'imagerie. Selon les chercheurs, la nouvelle méthode fournit des estimations de décalage vers le rouge avec une précision comparable aux mesures spectroscopiques, mais sans nécessiter de spectres. Cette capacité est particulièrement importante car les relevés à venir devraient identifier des millions de candidats supernovae, alors que seul un petit pourcentage peut raisonnablement recevoir un suivi spectroscopique.