Projektbeschreibung
Erforschung der kompositorischen Vielfalt von Exoplaneten
Die Entdeckung von Exoplaneten zählt zu den bedeutendsten Entwicklungen der modernen Astronomie. Im Jahr 2019 lag die Gesamtzahl der entdeckten Exoplaneten bei über 4 000, die eine beeindruckende Vielfalt aufwiesen. Die Ursachen der Verschiedenheit von Exoplaneten zu verstehen, ist ein wichtiges Ziel für die Weltraummissionen der nächsten Generation. Das EU-finanzierte Projekt ExoMAC plant die Entwicklung neuer Methoden, um die absoluten Häufigkeiten aller wichtigen kohlenstoff- und sauerstoffhaltigen Moleküle von einzelnen Planeten zu messen. Eine detaillierte Analyse wird die ersten empirischen Einschränkungen der möglichen Entstehungs- und Evolutionspfade von Exoplaneten bereitstellen. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung eines gefalteten neuronalen Netzwerks für die Klassifizierung potenzieller Exoplaneten, die vergleichsweise erdnahe Wirtssterne umkreisen. Es wird davon ausgegangen, dass mehr als 10 000 Exoplaneten gefunden und auf ihre Zusammensetzung hin untersucht werden.
Ziel
"The search for and characterization of exoplanets are among the most active and rapidly advancing fields in modern astrophysics. To date, more than 4000 exoplanets have been detected, spanning wide ranges in physical, orbital and stellar parameters, and with a great variety of system architectures. Understanding the causes of exoplanet diversity and variety is a stated goal of the next-generation of ESA/NASA missions. In this context, I propose to develop the project ""Exoplanets Molecular Atmospheric Composition"" (ExoMAC), together with the Instituto de Astrofisica de Canarias (IAC) under the supervision of Dr. Enric Pallé. The project consists of the following Scientific Objectives: SO1: The complete and consistent (C&C) analyses of individual planets for measuring the absolute abundances of all the main carbon and oxygen-bearing molecules, metallicity down to less than 0.5 dex and precise C/O down to 0.1 dex in a handful of exoplanet atmospheres. The C&C analyses will provide the first empirical constraints on the possible formation and evolutionary paths of exoplanets; SO2: The development of a convolutional neural network (CNN) for the automated classification of newly-released TESS light-curves for the discovery and classification of new exoplanet populations. This CNN will lead to the discovery of more than 10000 transiting exoplanets, among which to select the prime targets for spectroscopic characterization with current and next-generation facilities. The C&C analyses propose a novel approach to leverage the information obtained with multiple instruments and observing techniques through a bayesian framework. We will adopt an updated version of the TauREx code to enable consistent retrievals, coupled with deep convolutional generative adversarial networks to speed up the likelihood sampling."
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
38205 San Cristobal De La Laguna
Spanien