Description du projet
Étudier la diversité compositionnelle des exoplanètes
La découverte d’exoplanètes constitue l’un des accomplissements les plus remarquables de l’astronomie moderne. En 2019, le nombre total d’exoplanètes découvertes a dépassé les 4 000, celles-ci affichant une diversité impressionnante. Comprendre les causes de cette diversité représente un objectif majeur pour la nouvelle génération de missions spatiales. Le projet ExoMAC, financé par l’UE, prévoit de développer de nouvelles méthodes pour mesurer les abondances absolues de l’ensemble des principales molécules contenant du carbone et de l’oxygène dans ces différentes planètes. Une analyse détaillée apportera les premières contraintes empiriques sur les parcours possibles des exoplanètes en termes de formation et d’évolution. Un autre objectif consiste à développer un réseau neuronal convolutif pour obtenir une classification des exoplanètes potentielles tournant autour d’étoiles hôtes relativement proches de la Terre. Plus de 10 000 exoplanètes devraient être détectées par la méthode des transits, puis analysées afin d’en déduire leur composition.
Objectif
"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."
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
38205 San Cristobal De La Laguna
Espagne