301 nouvelles exoplanètes découvertes par Kepler et une intelligence artificielle

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Vue d'artiste du système planétaire K2-138, découvert en 2017 grâce aux données du télescope spatial Kepler de la NASA. | NASA/JPL-Caltech/R. Hurt, IPAC
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ExoMiner, de son petit nom, est une intelligence artificielle capable de traiter des données pour déterminer si un objet céleste est ou non une exoplanète. Récemment, elle a été en mesure de valider l’existence de pas moins de 301 d’entre elles.

Pour rappel, une exoplanète est une planète située en dehors du Système solaire, qui gravite donc autour d’une autre étoile que le Soleil. À ce jour, 4569 planètes sont déjà validées. Il en existerait cependant des millions, estiment les scientifiques. Les 301 petites dernières ont cependant été ajoutées à cette cohorte bien récemment.

La responsable de cette accélération, c’est ExoMiner. Cette intelligence artificielle est un « réseau neuronal profond ». Pour reprendre la définition de Techtarget, « l’apprentissage par réseau neuronal profond, ou ‘deep learning’, est un aspect de l’intelligence artificielle (IA) qui imite la méthode d’apprentissage qu’utilisent les êtres humains pour acquérir certains types de connaissances. Sous sa forme la plus simple, le deep learning peut être considéré comme un moyen d’automatiser l’analytique prédictive ».

Autrement dit, ExoMiner est capable d’apprendre en autonomie lorsqu’on lui fournit suffisamment de données. Cette IA a eu pour base d’apprentissage l’ensemble des exoplanètes confirmées, et des faux positifs. Elle est appuyée sur Pleiades, le superordinateur de la NASA, autant dire l’un des plus puissants au monde.

Comment ExoMiner confirme-t-il l’existence d’exoplanètes ?

Rappelons la définition d’une « planète », qui a d’ailleurs beaucoup évolué au fil du temps. Il s’agit, selon l’Union astronomique internationale, d’un corps céleste qui orbite autour du Soleil ou d’une autre étoile. Elle doit aussi posséder une masse suffisante pour que sa gravité la maintienne en situation d’équilibre hydrostatique. C’est-à-dire qu’elle doit avoir une forme presque sphérique. Elle a également éliminé tout corps « rival » se déplaçant sur son orbite ou sur une orbite proche. Une planète est confirmée quand différentes techniques d’observation révèlent des traits particuliers qui ne peuvent être expliqués que par la présence d’une planète. Enfin, elle est validée sur la base de statistiques, qui déterminent la probabilité que cela en soit bien une en se basant sur les données existantes.

schema explicatif nasa methode transit
Lorsqu’une planète passe directement entre nous et son étoile, nous voyons l’étoile s’assombrir légèrement parce que la planète bloque une partie de la lumière. La mesure de ces creux dans la lumière des étoiles est une technique, connue sous le nom de « méthode de transit », que les scientifiques utilisent pour identifier les exoplanètes. Les chercheurs font un tracé appelé « courbe de lumière » qui montre la luminosité de l’étoile au fil du temps. À l’aide de ce tracé, ils peuvent voir quel pourcentage de la lumière de l’étoile la planète bloque et combien de temps il lui faut pour traverser le disque de l’étoile, des informations qui les aident à estimer la distance de la planète à l’étoile et sa masse. © Goddard Space Flight Center, NASA.

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C’est sur cette ultime étape qu’ExoMiner s’avère particulièrement utile. En effet, une quantité énorme de données a été récoltée par le télescope spatial Kepler de la NASA et par son successeur, K2. Les interpréter s’avère une tâche colossale. Cependant, l’intelligence artificielle n’a pas tout fait toute seule : « Les 301 planètes validées par machine ont été initialement détectées par le pipeline du Kepler Science Operations Center et promues au statut de planète candidate par le Kepler Science Office », précise ainsi le Jet Propulsion Laboratory, organe de recherche de la NASA. En revanche, ExoMiner a permis de valider ces planètes candidates avec efficacité.

Pour le laboratoire, cet outil s’avère être formidable pour aider les humains dans leur travail sur ces questions. Déjà, parce qu’il peut calculer évidemment bien plus rapidement, mais aussi parce qu’il est exempt des inévitables biais humains. Enfin, il est toujours possible de vérifier ensuite la raison des décisions de l’IA : « Contrairement à d’autres programmes d’apprentissage automatique de détection d’exoplanètes, ExoMiner n’est pas une boîte noire. Nous pouvons facilement expliquer quelles caractéristiques des données conduisent ExoMiner à rejeter ou à confirmer une planète », a ainsi déclaré Jon Jenkins, scientifique des exoplanètes au centre de recherche Ames de la NASA, en Californie.

D’autres missions de recherche d’exoplanètes, comme la mission TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite), ou PLATO (European Space Agency’s upcoming PLAnetary Transits and Oscillations of stars), qui utilisent la technique de la photométrie de transit (c.f. animation ci-dessus), sont en cours. Autant d’opportunités de faire travailler et évoluer leur nouveau compagnon d’exploration, pour les scientifiques qui comptent bien le faire basculer sur ces nouvelles missions après quelques ajustements.

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