Le Vera C. Rubin Observatory lance son attendu relevé du ciel
Cette semaine, le Vera C. Rubin Observatory a officiellement lancé son projet de Legacy Survey of Space and Time (LSST), conçu pour cartographier l’ensemble du ciel tous les trois jours en lumière visible et proche infrarouge. Ce projet vise à capturer un film en accéléré sans précédent de l’univers.
L’observatoire, situé sur le Cerro Pachón au Chili, avait déjà suscité l’intérêt des astronomes l’année dernière en publiant ses premières images, offrant un aperçu de millions de galaxies et de milliers d’astéroïdes après seulement 10 heures d’observations de test. Le télescope de 8,4 mètres de diamètre est équipé de la plus grande caméra numérique au monde, pesant trois tonnes et affichant 3 200 mégapixels, offrant une résolution plus de 65 fois supérieure à celle d’un iPhone 17.
Au cours des dix prochaines années, le télescope effectuera environ 800 observations de chaque point du ciel. Les astronomes estiment que jusqu’à 10 millions d’alertes pourraient être générées chaque nuit, permettant de détecter des objets transitoires comme des supernovae et de mer l’expansion progressive de l’univers.
Les scientifiques sont particulièrement impatients de découvrir des objets tels que des astéroïdes proches de la Terre, qui pourraient entraîner des rencontres rapprochées avec notre planète ou la Lune. Le projet pourrait également révolutionner la science planétaire, en permettant d’identifier des objets trans-neptuniens, des corps glacés qui orbitent au-delà de Neptune.
Cependant, l’observatoire fait face à des défis, notamment la gestion d’un volume de données considérable, estimé à 10 à 20 téraoctets par nuit, équivalent à plusieurs centaines de films en 4K. De plus, la présence de plus de 15 000 satellites en orbite pourrait altérer la qualité des images.
Les chercheurs s’attendent à ce que l’intelligence artificielle joue un rôle clé dans le filtrage et la classification des alertes générées par le télescope. Cela marquera une nouvelle ère dans l’astronomie, tant en termes de volume de données que de méthodes de recherche.
Source : NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory / NOIRLab / SLAC / AURA
