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Les mégadonnées aident à résoudre certains mystères concernant les exoplanètes

Parmi les 4 000 exoplanètes connues jusqu’à présent dans la Voie lactée, on trouve peu de ressemblance avec celles qui tournent autour de notre soleil. Une initiative de l’UE s’est penchée sur les caractéristiques des exoplanètes et ce qui les rend si différentes.

Recherche fondamentale
Espace

La caractérisation des atmosphères exoplanétaires représente la prochaine avancée majeure dans ce nouveau domaine. En effet, la composition chimique de l’atmosphère peut fournir de précieuses indications sur les processus de formation et d’évolution considérés comme responsables de la diversité des exoplanètes dans notre galaxie. Avant le projet ExoLights financé par l’UE, les travaux concernant la spectroscopie atmosphérique des exoplanètes avaient été entrepris au cas par cas, un ou deux spectres étant étudiés sur une gamme étroite de longueurs d’onde à un moment donné. «Cette approche est insuffisante pour obtenir des réponses aux questions clés de la science exoplanétaire», déclare la Dre Giovanna Tinetti, coordinatrice. «Ce n’est qu’en effectuant une étude spectrale complète des exoplanètes dans une grande variété d’environnements que nous pourrons répondre à ces questions fondamentales.»

Place à l’ère des mégadonnées pour caractériser les exoplanètes

L’équipe d’ExoLights a réalisé plusieurs découvertes scientifiques remarquables et fourni une infrastructure de codes numériques en open source permettant d’observer et d’interpréter une grande population d’atmosphères exoplanétaires. En 2018, les membres de l’équipe ont publié le premier catalogue contenant les 30 atmosphères exoplanétaires étudiées à un moment donné. «Ce travail a changé la donne dans les études des atmosphères exoplanétaires. Au lieu d’étudier les planètes individuellement, on est passé à la caractérisation de populations de planètes», fait remarquer la Dre Tinetti. «Le fait de se concentrer sur l’analyse de population ainsi que sur l’infrastructure de suivi et de traitement de mégadonnées a guidé l’ensemble de la communauté se consacrant à la caractérisation des exoplanètes vers ces objectifs.» Les scientifiques ont obtenu des résultats susceptibles d’avoir un impact significatif. L’un d’entre eux concerne la première analyse de l’atmosphère exoplanétaire entourant une super-Terre. Un autre résultat s’est traduit par la première détection de vapeur d’eau dans l’atmosphère d’une super-Terre qui a la particularité de se trouver dans la zone habitable de son étoile mère.

Franchir un palier dans la compréhension de ces mondes exotiques

Les résultats de recherche indiquent qu’il faut systématiquement observer un nombre statistiquement significatif de planètes – qui dépasse d’environ deux ordres de grandeur l’échantillon que l’on s’attend à observer avec les futures installations d’usage général – pour pouvoir tester complètement les modèles et déterminer les paramètres physiques pertinents. «Cela nécessite l’observation d’un vaste échantillon d’objets, généralement sur de longues durées, ce qui ne peut être effectué qu’avec un instrument spatial dédié, plutôt qu’avec des télescopes polyvalents qui sont rarement optimisés pour cette application spécifique», explique la Dre Tinetti. Le projet a d’abord conçu et étudié des missions spatiales et des observatoires spécialisés comme ARIEL et Twinkle. «ExoLights a été la force motrice permettant de planifier et de mener de telles missions en Europe», ajoute-t-elle. «Elles profiteront à la communauté des sciences planétaires et exoplanétaires au cours de la prochaine décennie.» ExoLights a également organisé des échanges avec le public ainsi que plusieurs activités éducatives. L’initiative Original Research By Young Twinkle Students est un programme éducatif innovant et très réussi qui permet aux écoles secondaires de travailler sur des recherches originales liées à la mission spatiale Twinkle sous la supervision de doctorants et d’autres jeunes scientifiques. Lancés en 2019, les concours ARIEL Data Challenge Series ont rassemblé des scientifiques professionnels et amateurs. Ils ont eu recours à l’apprentissage machine pour éliminer le bruit des observations exoplanétaires provenant des taches stellaires et des instruments. Plus de 100 équipes internationales ont participé au concours ARIEL Data Challenge Machine Learning en 2019. «ExoLights a créé une infrastructure open source pour observer, analyser et interpréter les atmosphères des exoplanètes, permettant ainsi l’étude d’un échantillon très vaste et diversifié pour les dix prochaines années», conclut la Dre Tinetti. «L’héritage du projet, ce seront les outils développés en open source, les missions spatiales conçues et actuellement mises en œuvre, ainsi que les publications sur nos avancées scientifiques.»

Mots‑clés

ExoLights, exoplanètes, atmosphères des exoplanètes, mégadonnées, caractérisation des exoplanètes, spectres, super-Terre

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