Avec chaque année qui passe, de plus en plus de planètes extra-solaires sont découvertes. Pour rendre les choses plus intéressantes, les améliorations de la méthodologie et de la technologie permettent la découverte de plus de planètes dans les systèmes individuels. Considérez l'annonce récente d'un système à sept planètes autour de l'étoile naine rouge connue sous le nom de TRAPPIST-1. À l'époque, cette découverte a établi le record de la plupart des exoplanètes en orbite autour d'une seule étoile.
Passe bien sur TRAPPIST-1! Grâce au télescope spatial Kepler et à l'apprentissage automatique, une équipe de Google AI et du Harvard-Smithsonian Center of Astrophysics (CfA) a récemment découvert une huitième planète dans le système d'étoiles lointaines de Kepler-90. Connue sous le nom de Kepler -90i, la découverte de cette planète a été rendue possible grâce aux algorithmes de Google qui ont détecté la preuve d'un faible signal de transit dans les données de la mission Kepler.
L'étude qui décrit leurs résultats, intitulée «Identifier les exoplanètes avec l'apprentissage en profondeur: une chaîne résonante à cinq planètes autour de Kepler-80 et une huitième planète autour de Kepler-90», a récemment été publiée en ligne et a été acceptée pour publication dans Le journal astronomique. L'équipe de recherche était composée de Christopher Shallue de Google AI et Andrew Vanderburg de l'Université du Texas et du CfA.
Kepler-90, une étoile semblable au soleil, est située à environ 2 545 années-lumière de la Terre dans la constellation Draco. Comme indiqué, les études précédentes avaient indiqué l'existence de sept planètes autour de l'étoile, une combinaison de planètes terrestres (aka. Rocheuses) et de géantes gazeuses. Mais après avoir utilisé un algorithme Google créé pour rechercher dans les données Kepler, l'équipe de recherche a confirmé que le signal d'une autre planète en orbite plus proche se cachait dans les données.
La mission Kepler repose sur la méthode de transit (aka. Transit Photometry) pour discerner la présence de planètes autour d'étoiles plus brillantes. Cela consiste à observer les étoiles pour des baisses périodiques de luminosité, ce qui indique qu'une planète passe devant l'étoile (c'est-à-dire en transit) par rapport à l'observateur. Pour leur étude, Shallue et Vanderburg ont formé un ordinateur pour lire les courbes de lumière enregistrées par Kepler et déterminer la présence de transits.
Ce «réseau neuronal» artificiel a passé au crible les données de Kepler et a trouvé de faibles signaux de transit qui indiquaient la présence d'une planète auparavant manquée autour de Kepler-90. Cette découverte a non seulement indiqué que ce système est très semblable au nôtre, mais elle confirme également l'intérêt d'utiliser l'intelligence artificielle pour extraire des données d'archives. Bien que l'apprentissage automatique ait été utilisé pour rechercher des données Kepler auparavant, cette recherche démontre que même les signaux les plus faibles peuvent désormais être discernés.
Comme Paul Hertz, directeur de la Division d'astrophysique de la NASA à Washington, l'a déclaré dans un récent communiqué de presse de la NASA:
«Tout comme nous nous y attendions, il y a des découvertes passionnantes qui se cachent dans nos données Kepler archivées, attendant le bon outil ou la bonne technologie pour les dénicher. Cette découverte montre que nos données seront un trésor à la disposition des chercheurs innovants pour les années à venir. »
Cette planète nouvellement découverte, connue sous le nom de Kepler-90i, est une planète rocheuse de taille comparable à la Terre (1,32 ± 0,21 rayons terrestres) qui orbite autour de son étoile avec une période de 14,4 jours. Compte tenu de sa proximité avec son étoile, cette planète connaîtrait des températures extrêmes de 709 K (436 ° C; 817 ° F) - ce qui la rend plus chaude que la température maximale de jour de Mercure de 700 K (427 ° C; 800 ° F).
En tant qu'ingénieur logiciel senior au sein de l'équipe de recherche de Google, Google AI, Shallue a eu l'idée d'appliquer un réseau neuronal aux données Kepler après avoir appris que l'astronomie (comme d'autres branches de la science) devient rapidement un problème de «big data». Alors que la technologie de collecte de données devient plus avancée, les scientifiques se retrouvent inondés d'ensembles de données de taille et de complexité toujours croissantes. Comme l'explique Shallue:
«Dans mes temps libres, j'ai commencé à chercher sur Google pour« trouver des exoplanètes avec de grands ensembles de données »et j'ai découvert la mission Kepler et l'énorme ensemble de données disponibles. L'apprentissage automatique brille vraiment dans les situations où il y a tellement de données que les humains ne peuvent pas les rechercher par eux-mêmes. "
La mission Kepler, au cours de ses quatre premières années de fonctionnement, a accumulé un ensemble de données qui comprenait 35 000 signaux de transit planétaires possibles. Dans le passé, des tests automatisés et parfois des inspections visuelles étaient utilisés pour vérifier les signaux les plus prometteurs dans les données. Cependant, les signaux les plus faibles étaient souvent manqués avec ces méthodes, laissant des dizaines voire des centaines de planètes disparues.
Cherchant à améliorer cela, Shallue a fait équipe avec Andrew Vanderburgh - chercheur diplômé de la National Science Foundation et boursier Sagan de la NASA - pour voir si l'apprentissage automatique pouvait exploiter les données et produire plus de signaux. La première étape a consisté à former un réseau de neurones pour identifier les exoplanètes en transit à l'aide d'un ensemble de 15 000 signaux précédemment vérifiés du catalogue d'exoplanètes Kepler.
Dans l'ensemble de test, le réseau neuronal a correctement identifié les vraies planètes et les faux positifs avec un taux de précision de 96%. Après avoir démontré qu'il pouvait reconnaître les signaux de transit, l'équipe a ensuite dirigé leur réseau de neurones pour rechercher des signaux plus faibles dans 670 systèmes stellaires qui avaient déjà plusieurs planètes connues. Il s'agit notamment de Kepler-80, qui avait cinq planètes précédemment connues, et Kepler-90, qui en avait sept. Comme Vanderburg l'a indiqué:
«Nous avons eu beaucoup de faux positifs des planètes, mais aussi potentiellement plus de vraies planètes. C’est comme passer au crible des rochers pour trouver des bijoux. Si vous avez un tamis plus fin, vous attraperez plus de roches mais vous pourriez aussi attraper plus de bijoux. »
La sixième planète de Kepler-80 est connue sous le nom de Kepler-80g, une planète de la taille de la Terre qui est dans une chaîne résonnante avec ses cinq planètes voisines. Cela se produit lorsque les planètes sont enfermées par leur gravité mutuelle dans un système extrêmement stable, semblable à ce que vivent les sept planètes de TRAPPIST-1. Kepler-90i, d'autre part, est une planète de la taille de la Terre qui connaît des conditions et des orbites similaires à Mercure en dehors de 90b et 90c.
À l'avenir, Shallue et Vanderburg prévoient d'appliquer leur réseau de neurones à l'archive complète de Kepler de plus de 150 000 étoiles. Dans cet ensemble de données massives, de nombreuses autres planètes sont susceptibles de se cacher, et de citer éventuellement dans des systèmes multi-planétaires qui ont déjà été étudiés. À cet égard, la mission Kepler (qui a déjà été précieuse pour la recherche sur les exoplanètes) a montré qu'elle avait bien plus à offrir.
Comme le dit Jessie Dotson, scientifique de projet de Kepler au Ames Research Center de la NASA:
«Ces résultats démontrent la valeur durable de la mission de Kepler. De nouvelles façons d'examiner les données - telles que cette recherche à un stade précoce pour appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique - promettent de continuer à produire des progrès significatifs dans notre compréhension des systèmes planétaires autour d'autres étoiles. Je suis sûr qu'il y a plus de premières dans les données qui attendent que les gens les trouvent. "
Naturellement, le fait qu'une étoile semblable au Soleil est maintenant connue pour avoir un système de huit planètes (comme notre système solaire), il y a ceux qui se demandent si ce système pourrait être un bon pari pour trouver une vie extraterrestre. Mais avant que quiconque ne soit trop excité, il convient de noter que les planètes Kepler-90 orbitent toutes assez près de l'étoile. C'est la planète la plus à l'extérieur, Kepler-90h, orbite à une distance similaire à son étoile comme le fait la Terre au Soleil.
La découverte d'une huitième planète autour d'une autre étoile signifie également qu'il existe un système qui rivalise avec le système solaire en nombre total de planètes. Il est peut-être temps de reconsidérer la décision de 2006 de l’UAI - vous savez, celle où Pluton a été «rétrogradé»? Et pendant que nous y sommes, nous devrions peut-être accélérer Ceres, Eris, Haumea, Makemake, Sedna et le reste pour la planète. Sinon, comment prévoyons-nous autrement de conserver notre dossier?
À l'avenir, des processus d'apprentissage automatique similaires seront probablement appliqués aux missions de recherche d'exoplanètes de nouvelle génération, comme le satellite de sondage des exoplanètes en transit (TESS) et le télescope spatial James Webb (JWST). Ces missions devraient être lancées en 2018 et 2019, respectivement. Et en attendant, il y aura certainement beaucoup plus de révélations venant de Kepler!
