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Un projet de la BFH numérise l’observation des taches solaires
29.01.2026 Détecter plus intelligemment les taches solaires: Daniel Radovanovic a conçu une plateforme IA pour la société d’astronomie Rudolf Wolf dans le cadre de son mémoire de BSc Informatique. La solution web proposée, unique, rapide et conviviale, regroupe les étapes d’observation, de traitement d’images et de classification de modèles d’apprentissage en profondeur.
L’essentiel en bref
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La plateforme web assistée par l’IA conçue à la BFH numérise pour la première fois l’observation des taches solaires par la société d’astronomie Rudolf Wolf.
- Le traitement automatisé des images et un réseau de neurones convolutionnel (CNN) classent les groupes de taches solaires à partir des données récoltées par l’instrument HMI (Helioseismic and Magnetic Imager) de la NASA
- La combinaison de la reconnaissance par l’IA et de la validation humaine crée une base moderne et évolutive pour la recherche future consacrée au Soleil.
Activité solaire en point de mire
Les taches solaires sont considérées comme des indicateurs clés de l’activité solaire. Leur évolution fournit des indications sur les régions actives et les évènements potentiellement éruptifs susceptibles d’influencer la météo spatiale. Les fortes tempêtes solaires ont une incidence sur les satellites, les systèmes de communication et les réseaux électriques – comme l’ont montré de manière spectaculaire de récents évènements. La Rudolf Wolf Gesellschaft mène depuis des décennies des observations continues de l’activité solaire, jusqu’à présent essentiellement manuelles.
Mémoire de bachelor: Sunspots Observation Platform
Ce travail a abouti à la création d’une plateforme basée sur le web permettant de numériser l’observation des taches solaires réalisée par la Rudolf Wolf Gesellschaft. Un pipeline de données de livraison continue prépare automatiquement les images du Soleil, segmente le disque solaire avant de détecter et de classifier les groupes de taches solaires à l’aide d’un réseau de neurones convolutionnel (CNN) entrainé. Les résultats sont visualisés dans l’application web et soutiennent l’entrainement continu du modèle.
De l’enregistrement par la NASA à la classification basée sur l’IA
Le projet a porté sur le développement d’une application web qui traite de manière automatisée les données d’image récoltées par l’instrument Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) à bord de l’Observatoire de la dynamique solaire (Solar Dynamics Observatory SDO) de la NASA. Un pipeline de traitement d’image défini segmente le disque solaire, génère des sections d’image adaptées au modèle et les transmet à un réseau neuronal convolutionnel (CNN) entrainé. Celui-ci détecte les groupes de taches solaires et les classe selon la première lettre du système McIntosh.
Les résultats sont visualisés directement dans l’interface web avant d’être vérifiés, corrigés et enregistrés par l’équipe d’observation. Il en résulte un ensemble de données croissant, dont la qualité est assurée et qui sera utilisé pour améliorer le modèle dans le futur.
Base pour l’observation automatisée du Soleil
Grâce à cette nouvelle plateforme, la Rudolf Wolf Gesellschaft dispose d’un outil qui modernise son processus d’observation tout en créant les fondements d’une analyse de plus en plus automatisée des taches solaires. La combinaison de la reconnaissance par l’IA et de la validation humaine garantit une collecte de données efficace, évolutive et fondée scientifiquement.
