Deux nouvelles planètes découvertes par l’intelligence artificielle

L'étoile naine ultrafroide TRAPPIST-1. © AFP
Pieter Van Nuffel Journalist DataNews

La NASA, l’organisation spatiale américaine, a découvert deux nouvelles planètes en appliquant l’apprentissage machine de Google sur les données du télescope Kepler. L’une de ces planètes se trouve dans un système ressemblant très fort à notre système solaire.

Le télescope spatial Kepler convient parfaitement pour observer les étoiles très lointaines et leurs planètes (appelées exoplanètes). L’une de ces étoiles, Kepler-90, se trouve à une distance de 2.500 années lumière de la Terre, mais ressemble fortement à notre soleil. On sait déjà que sept planètes tournent autour de Kepler. A présent, la NASA a découvert avec l’aide de Google une huitième planète dans les données du télescope spatial.

L’exoplanète rocheuse a été baptisée ‘Kepler-90i’ et est trente pour cent plus grande que la Terre. Elle se trouve si près de son étoile-mère que la température y dépasse les 400 degrés Celsius. Une ‘année’ y dure moins longtemps: elle effectue une rotation complète autour de son étoile en 14,4 jours terrestres.

Une version miniature de notre système solaire

L’ensemble du système regroupant ces huit planètes ressemble néanmoins très fort à notre système solaire. “Le système Kepler-90 est en quelque sorte une version miniature de notre système solaire avec de petites planètes proches de l’étoile et de grandes planètes quelque peu plus éloignées”, déclare Andrew Vanderburg, chercheur à la NASA, qui a dirigé les recherches. Grâce à la découverte de la huitième planète dans Kepler-90, on observe en outre pour la première fois un système stellaire comprenant autant de planètes que notre système solaire.

Le terme ‘observer’ ne doit cependant pas être pris ici de manière trop littérale. Lorsqu’une exoplanète passe devant son étoile, elle bloque durant une minuscule fraction de temps la lumière visible ici sur la Terre. On peut alors observer un mini-creux dans la luminosité. Pour les étoiles et les petites planètes très lointaines, ces signaux sont si faibles qu’ils deviennent malaisément détectables par l’oeil humain.

Pour pouvoir néanmoins vérifier à partir de ces faibles signaux s’ils proviennent bien de mouvements planétaires, la NASA a recours à l’apprentissage machine. Cette idée a germé dans l’esprit de Christopher Shallue, un ingénieur software de l’équipe AI de Google, qui avait par hasard été précédemment impliqué dans la recherche en question: “Je m’intéresse à l’astronomie et quand je consacrais mon temps libre à étudier les exoplanètes, je m’étais rendu compte qu’un énorme gisement de données était disponible via le satellite Kepler. Les quantités étaient telles qu’elles ne pouvaient être traitées par des humains. Et c’est ici que l’apprentissage machine prend toute son importance.”

Selon la NASA, on retrouve dans le gisement de données 35.000 signaux planétaires possibles, les uns plus faibles que les autres. Au moyen de tests automatiques, les signaux prometteurs ont déjà été examinés de plus près. Ces 15.000 signaux passés au crible ont ensuite été utilisés pour ‘apprendre’ à un réseau neural d’identifier les mouvements planétaires. Au terme d’un premier test, l’apprentissage machine a réussi dans 96 pour cent des cas à indiquer correctement si le signal provenait d’un mouvement planétaire. Ensuite, le réseau neural a été appliqué sur les signaux plus faibles.

Comme l’apprentissage découvre parfois des ‘planètes’ qui n’en sont en réalité pas, les résultats doivent évidemment encore être interprétés par des humains. “Cette méthode nous donne davantage de faux positifs, mais aussi plus de planètes réelles potentielles. C’est un peu comme un tamis de grain sept pour pierres précieuses. Plus le tamis est fin, plus il retient de grenailles de toutes sortes, mais moins il laisse échapper de joyaux”, explique Vanderburg.

Danse harmonique

Kepler-90i ne fut pas le seul joyau à avoir été identifié par le réseau neural. Dans un autre système planétaire, le système Kepler-80, une sixième planète a été découverte. Ce qui s’avère spécial ici, c’est que la planète aboutit régulièrement dans le champ de gravité de ses quatre planètes voisines. Il en résulte qu’elles présentent conjointement le phénomène de résonance orbitale: une danse harmonique par laquelle les planètes se rencontrent toujours au même endroit. Ce processus se maintient de lui-même, un peu comme une balançoire qui reçoit une poussée après chaque oscillation. Il en résulte un système extrêmement stable, comme on l’avait précédemment déjà observé avec les sept planètes du système TRAPPIST-1 ‘belge’.

Shallue et Vanderburg vont à présent appliquer leur réseau neural sur l’ensemble du gisement de données Kepler de 150.000 étoiles. “Ces données collectées par le télescope Kepler recèlent encore d’importantes découvertes, mais nous attendons la technologie adéquate pour y parvenir”, explique Paul Hertz, directeur du département astrophysique de la NASA. “Ces résultats montrent en tout cas que les données Kepler contiennent un trésor d’informations avec lesquelles des chercheurs innovants vont pouvoir travailler dans les années à venir.”

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