Le 29 janvier 2025, des chercheurs du Groupe d'Information et de Calcul Quantique (GICC) de l'Université Complutense de Madrid ont révélé une étude révolutionnaire intégrant l'intelligence artificielle quantique pour améliorer la détection des trous noirs via les ondes gravitationnelles.
Dirigée par le Professeur Miguel A. Martín-Delgado, l'équipe a démontré qu'un algorithme quantique, connu sous le nom de qBIRD, peut accélérer considérablement l'identification des trous noirs et de leurs paramètres, tels que la masse et la position céleste, en utilisant des données de la collaboration LIGO-VIRGO-KAGRA.
Cette approche innovante répond à l'engorgement croissant dans l'astrophysique des ondes gravitationnelles, alors que la fréquence de détection d'objets compacts comme les trous noirs et les étoiles à neutrons augmente. La recherche représente un tournant méthodologique, transformant potentiellement la manière dont les astrophysiciens analysent d'énormes quantités de données.
Cette étude est le fruit d'une collaboration internationale, impliquant des membres du GICC et de l'Université Queen Mary de Londres, y compris le Professeur Hong Qi, une figure notable de la collaboration LIGO qui a découvert la première onde gravitationnelle provenant de la collision de trous noirs, récompensée par le Prix Nobel de Physique en 2017.
Publiée dans l'Astrophysical Journal Letters, cette recherche souligne la nature multidisciplinaire du travail, mêlant informatique quantique, astrophysique des ondes gravitationnelles et astronomie multi-messagers, ouvrant la voie à de futures avancées dans le domaine.