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Une nouvelle méthode d’apprentissage en profondeur ajoute 301 planètes au nombre total de Kepler

Plus de 45 000 planètes ont été découvertes autour d’autres étoiles, mais les scientifiques s’attendent à ce que notre galaxie contienne des millions de planètes. Il existe plusieurs façons de détecter ces petits objets faibles autour d’étoiles brillantes et beaucoup plus grosses. Crédit : NASA/JPL-Caltech

Les scientifiques ont récemment ajouté 301 exoplanètes massives nouvellement validées au nombre total d’exoplanètes. La foule planétaire est la dernière à rejoindre les 4 569 planètes déjà validées et en orbite autour d’un grand nombre d’étoiles lointaines. Comment les scientifiques ont-ils découvert un si grand nombre de planètes, apparemment en même temps ? La réponse réside dans un nouveau réseau de neurones profonds appelé ExoMiner.


Les réseaux de neurones profonds sont des méthodes d’apprentissage automatique qui apprennent automatiquement une tâche lorsqu’elles disposent de suffisamment de données. ExoMiner est un nouveau réseau de neurones profonds qui tire parti du superordinateur de la NASA, les Pléiades, et peut distinguer les vraies exoplanètes de différents types d’escrocs, ou « faux positifs ». Sa conception s’inspire de nombreux tests et caractéristiques que les experts humains utilisent pour confirmer de nouvelles exoplanètes. Il apprend en utilisant des exoplanètes précédemment confirmées et des faux positifs.

ExoMiner complète les professionnels en passant au peigne fin les données et en déchiffrant ce qui est une planète et ce qui ne l’est pas. Plus précisément, les données collectées par le vaisseau spatial Kepler de la NASA et K2, sa mission de suivi. Pour des missions comme Kepler, avec des milliers d’étoiles dans leur champ de vision, chacune ayant le potentiel d’héberger plusieurs exoplanètes potentielles, creuser dans les énormes ensembles de données prend beaucoup de temps. ExoMiner résout ce dilemme.

a déclaré John Jenkins, un scientifique des exoplanètes au centre de recherche Ames de la NASA dans la Silicon Valley en Californie. « Nous pouvons facilement expliquer les caractéristiques des données qui conduisent ExoMiner à rejeter ou à confirmer une planète. »

Quelle est la différence entre confirmé et certifié ? planète extrasolaire? Une planète est « confirmée » lorsque diverses techniques d’observation révèlent des caractéristiques qui ne peuvent être expliquées que par une planète. Une planète est « validée » à l’aide de statistiques – ce qui signifie la probabilité ou la probabilité qu’elle soit une planète sur la base des données.

Dans un article publié en Journal d’Astrophysique, l’équipe d’Ames explique comment l’ExoMiner 301 a découvert planètes En utilisant les données de l’ensemble restant de planètes potentielles – ou candidates – dans les archives de Kepler. Les 301 planètes validées ont été automatiquement découvertes via le pipeline du Kepler Science Operations Center et mises à niveau vers le statut de planète candidate par le Kepler Science Office. Mais jusqu’à ExoMiner, personne n’était en mesure de les valider en tant que planètes.

Lorsqu’une planète passe directement entre nous et son étoile, nous voyons l’étoile un peu plus sombre car la planète bloque une partie de la lumière. C’est l’une des méthodes utilisées par les scientifiques pour trouver des exoplanètes. Ils font un graphique appelé courbe de lumière avec la luminosité de l’étoile en fonction du temps. En utilisant ce tracé, les scientifiques peuvent déterminer quel pourcentage de la lumière de l’étoile est bloqué par la planète et combien de temps il faut à la planète pour traverser le disque de l’étoile. Crédit : Goddard Space Flight Center de la NASA

L’article montre également comment ExoMiner est plus précis et cohérent dans l’exclusion faux positifs et une meilleure capacité à révéler les véritables signatures des planètes en orbite autour de leurs étoiles mères, tout en donnant aux scientifiques la possibilité de voir en détail ce qui a conduit ExoMiner à sa conclusion.

« Quand vous dites à ExoMiner que quelque chose est une planète, vous pouvez être sûr que c’est une planète », a ajouté Hamid Valizadegan, chef de projet ExoMiner et directeur de l’apprentissage automatique du Space Research Consortium de l’Université Ames. « ExoMiner est très précis et à certains égards plus fiable que les classificateurs de machines actuels et les experts humains qu’il est censé imiter en raison des biais liés aux étiquettes humaines. »

Aucune des planètes nouvellement confirmées ne serait semblable à la Terre ou située dans la zone habitable de leurs étoiles mères. Mais elles partagent des caractéristiques similaires au total des exoplanètes confirmées dans le voisinage de la galaxie.

« Ces 301 découvertes nous aident à mieux comprendre les planètes et les systèmes solaires au-delà de notre constellation, et ce qui rend notre planète si unique », a déclaré Jenkins.

Alors que la recherche de plus d’exoplanètes se poursuit – avec des missions qui utilisent la photométrie de transit telles que Transiting Exoplanet Survey Satellite de la NASA, ou TESS, la mission Transiting and Oscillations of Stars PLANetary, ou PLATO, la mission ExoMiner – il aura plus d’occasions de le prouver à ce niveau, la mission.

« Maintenant que nous avons formé ExoMiner avec les données Kepler, avec un peu de réglage, nous pouvons transférer cet apprentissage vers d’autres tâches, y compris TESS, sur lesquelles nous travaillons actuellement », a déclaré Valizadegan. « Il y a de la place pour la croissance. »


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la citation: Une nouvelle méthode d’apprentissage en profondeur ajoute 301 planètes au nombre total de Kepler (2021, 22 novembre) Récupéré le 22 novembre 2021 sur https://phys.org/news/2021-11-deep-method-planets-kepler-total.html

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