Guillaume Rolland De nouvelles recherches de l’Université de Géorgie révèlent que l’intelligence artificielle peut être utilisée pour trouver des planètes en dehors de notre système solaire. des informations qui pourraient remodeler la façon dont les scientifiques détectent et identifient de nouvelles planètes très éloignées de la Terre.
“L’une des nouveautés à ce sujet est l’analyse des environnements où les planètes se forment encore”, a déclaré Jason Terry, doctorant au département de physique et d’astronomie de l’UGA Franklin College of Arts and Sciences et auteur principal de l’étude. en particulier pour examiner des systèmes qui forment encore activement des planètes.”
La première exoplanète a été découverte en 1992, et bien qu’il en existe furthermore de 5 000, celles-ci sont parmi les additionally faciles à trouver pour les scientifiques. Les exoplanètes au stade de la formation sont difficiles à voir pour deux raisons principales. Ils sont trop éloignés, souvent à des centaines d’années-lumière de la Terre, et les disques où ils se forment sont très épais, moreover épais que la distance de la Terre au soleil. Les données suggèrent que les planètes ont tendance à se trouver au milieu de ces disques, véhiculant une signature de poussière et de gaz soulevés par la planète.
La recherche a montré que l’intelligence artificielle peut aider les scientifiques à surmonter ces difficultés.
“Il s’agit d’une preuve de concept très excitante”, a déclaré Cassandra Corridor, professeure adjointe d’astrophysique, chercheuse principale du groupe de recherche sur la development des exoplanètes et des planètes et co-auteur de l’étude. “La puissance ici est que nous avons utilisé exclusivement des données de télescope synthétiques générées par des simulations informatiques pour former cette IA. Cela n’a jamais été fait auparavant dans notre domaine et ouvre la voie à un déluge de découvertes comme Les données du télescope James Webb arrivent.”
Le télescope spatial James Webb, lancé par la NASA en 2021, a inauguré un nouveau niveau d’astronomie infrarouge. Ce n’est que la dernière itération de la quête de l’agence pour trouver des exoplanètes, dispersées de manière inégale à travers la galaxie. L’observatoire romain de Nancy Grace, un télescope de 2,4 mètres dont le lancement est prévu en 2027 et qui recherchera l’énergie noire et les exoplanètes.
Le télescope Webb offre aux scientifiques la possibilité d’observer les systèmes exoplanétaires dans une résolution extrêmement lumineuse et élevée, les environnements en development eux-mêmes étant un sujet de grand intérêt car or truck ils déterminent le système solaire résultant.
“Le potentiel de bonnes données explose, c’est donc une période très excitante pour le domaine”, a déclaré Terry.
De nouveaux outils analytiques sont indispensables
Des outils analytiques de nouvelle génération sont nécessaires de toute urgence pour accueillir ces données de haute qualité, afin que les scientifiques puissent passer additionally de temps sur des interprétations théoriques plutôt que de parcourir méticuleusement les données et d’essayer de trouver de minuscules petites signatures.
“Dans un sens, nous venons en quelque sorte de devenir une meilleure personne”, a déclaré Terry. “Dans une big mesure, la façon dont nous analysons ces données est que vous avez des dizaines, des centaines d’images pour un disque spécifique et vous regardez simplement et demandez” est-ce une agitation? puis exécutez une douzaine de simulations pour voir si c’est un remue-ménage et. c’est facile de les ignorer — ils sont vraiment minuscules, et cela dépend du nettoyage, et donc cette méthode est une. et deux, sa précision obtient des planètes que les humains manqueraient.”
les investissements et les nouvelles propositions.
“Il reste, au sein de la science et en particulier de l’astronomie en général. une critique valable de ce qu’il s’agit de cette boîte noire – où vous avez des centaines de thousands and thousands de paramètres et d’une manière ou d’une autre vous obtenez une réponse. Vous pouvez discuter de l’interprétation. Mais dans ce cas, nous avons des résultats très concrets qui démontrent la puissance de cette méthode.
Les travaux de l’équipe de recherche visent à développer une foundation concrète pour de futures purposes sur des données d’observation, démontrant l’efficacité de la méthode en utilisant des observations de simulation.
