Descrizione del progetto
Esplorare la diversità compositiva degli esopianeti
La scoperta degli esopianeti è stata uno degli sviluppi più significativi dell’astronomia moderna. Nel 2019, le osservazioni hanno portato a circa 4 000 candidati esopianeti con un’impressionante diversità. Comprendere le cause della varietà degli esopianeti è uno degli obiettivi principali delle missioni spaziali di prossima generazione. Il progetto ExoMAC, finanziato dall’UE, prevede di sviluppare nuovi metodi per misurare le abbondanze assolute di tutte le principali molecole che trasportano carbonio e ossigeno dei singoli pianeti. Un’analisi dettagliata fornirà i primi vincoli empirici sulla possibile formazione e sui percorsi evolutivi degli esopianeti. Un altro obiettivo è quello di sviluppare una rete neurale convoluzionale per classificare i potenziali esopianeti in orbita attorno a stelle ospiti relativamente vicine alla Terra. Si prevede di trovare e analizzare oltre 10 000 esopianeti in transito per la loro composizione.
Obiettivo
"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."
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinatore
38205 San Cristobal De La Laguna
Spagna