Les planètes Kepler-90 ont une configuration similaire à notre système solaire avec de petites planètes en orbite près de leur étoile, et les plus grandes planètes trouvées plus loin. Dans notre système solaire, ce modèle est souvent considéré comme la preuve que les planètes extérieures se sont formées dans une partie plus froide du système solaire, où la glace d'eau peut rester solide et s'agglomérer pour former des planètes de plus en plus grandes. Le modèle que nous voyons autour de Kepler-90 pourrait être la preuve que le même processus se produit dans ce système. Crédit :NASA/Centre de recherche Ames/Wendy Stenzel
La découverte d'une huitième planète entourant l'étoile lointaine Kepler-90 par l'astronome Andrew Vanderburg de l'Université du Texas à Austin et Christopher Shallue de Google renverse le statut de notre système solaire comme ayant le plus grand nombre de planètes connues. Nous sommes maintenant à égalité.
Le Kepler-90i nouvellement découvert - un grésillement chaud, planète rocheuse en orbite autour de son étoile une fois tous les 14,4 jours - a été trouvée à l'aide d'ordinateurs qui ont "appris" à trouver des planètes dans les données du télescope spatial Kepler de la NASA. Kepler trouve des planètes lointaines au-delà du système solaire, ou exoplanètes, en détectant le minuscule changement de luminosité lorsqu'une planète transite (croise devant) une étoile.
Vanderbourg, un membre de la NASA Sagan à l'UT Austin, et Shallue, un chercheur en machine learning de Google, se sont associés pour former un ordinateur à apprendre à identifier les signes d'une exoplanète dans les lectures lumineuses d'étoiles lointaines enregistrées par Kepler. Semblable à la façon dont les neurones se connectent dans le cerveau humain, ce "réseau de neurones" a passé au crible les données de Kepler pour identifier les signaux de transit faibles d'une huitième planète précédemment manquée en orbite autour de Kepler-90, une étoile semblable au soleil 2, 545 années-lumière de la Terre dans la constellation de Draco.
"Pour la première fois depuis que les planètes de notre système solaire ont été découvertes il y a des milliers d'années, nous savons avec certitude que notre système solaire n'est pas le seul détenteur du record du plus grand nombre de planètes, " a déclaré Vanderburg.
D'autres systèmes planétaires, bien que, serait probablement plus prometteur pour la vie que le système de Kepler-90, qui regroupe les huit planètes plus près de l'étoile hôte que la Terre ne l'est du soleil. Dans notre système solaire, seules Mercure et Vénus orbitent entre notre planète et notre soleil. Environ 30 pour cent plus grand que la Terre, Kepler-90i est si proche de son étoile que sa température de surface moyenne dépasserait les 800 degrés Fahrenheit, sur un pied d'égalité avec Mercure. La planète la plus éloignée, Kepler-90h, est une géante gazeuse de la taille de Jupiter, encerclant avec une "année" de 331,6 jours.
"Le système stellaire Kepler-90 est comme une mini version de notre système solaire. Vous avez de petites planètes à l'intérieur et de grandes planètes à l'extérieur, mais tout est serré beaucoup plus près, " a déclaré Vanderburg.
Le document de recherche faisant état de cette constatation a été accepté pour publication dans The Journal astronomique .
L'idée d'appliquer un réseau de neurones aux données Kepler est venue de Shallue, un ingénieur logiciel senior chez Google AI, une équipe de recherche du géant des moteurs de recherche à Mountain View, Californie. Shallue s'est intéressé à la découverte d'exoplanètes après avoir appris que l'astronomie, comme les autres branches de la science, est rapidement inondé de données à mesure que la technologie de collecte de données spatiales progresse.
"L'apprentissage automatique brille vraiment dans les situations où il y a tellement de données que les humains ne peuvent pas les rechercher eux-mêmes, " dit Shallue.
l'ensemble de données quadriennal de Kepler, par exemple, se compose d'environ 2 quadrillions d'orbites possibles de planètes. Pour vérifier les signaux les plus prometteurs des planètes, tests automatisés, ou parfois des yeux humains, sont généralement utilisés, mais souvent les signaux les plus faibles sont manqués au cours de ce processus. Donc, Shallue et Vanderburg pensaient que des découvertes d'exoplanètes plus intéressantes pourraient se cacher dans les données.
Les deux ont développé un réseau de neurones pour rechercher des données Kepler pour de nouvelles planètes. D'abord, ils ont entraîné le réseau de neurones à identifier les exoplanètes en transit dans un ensemble de 15, 000 signaux préalablement vérifiés du catalogue d'exoplanètes Kepler. Puis, le réseau de neurones ayant « appris » à détecter le modèle d'une exoplanète en transit, les chercheurs ont pointé leur modèle sur 670 systèmes stellaires qui avaient déjà plusieurs planètes connues et ont recherché des signaux plus faibles. Leur hypothèse était que les systèmes à plusieurs planètes seraient les meilleurs endroits pour rechercher plus d'exoplanètes.
Kepler-90 avait déjà fait sa marque en 2013 en tant que premier système à sept planètes identifié avec Kepler, mais le signal de la huitième planète était si faible qu'il a été manqué par les méthodes précédentes.
"Nous avons beaucoup de faux positifs de planètes mais aussi potentiellement plus de planètes réelles, " a déclaré Vanderburg. "C'est comme passer au crible des rochers pour trouver des bijoux. Si vous avez un tamis plus fin, alors vous attraperez plus de roches, mais vous pourriez aussi attraper plus de bijoux."
Kepler-90i n'était pas le seul joyau que ce réseau de neurones a tamisé. Dans le système Kepler-80, ils ont trouvé une sixième planète. Celui-ci, le Kepler-80g de la taille de la Terre, et quatre de ses planètes voisines forment ce qu'on appelle une "chaîne résonante, " où les planètes sont verrouillées par leur gravité mutuelle dans une danse orbitale rythmée. Le résultat est un système extrêmement stable, semblable aux sept planètes du système TRAPPIST-1, si précisément équilibré que la longueur de l'année de Kepler-80g pourrait être prédite avec les mathématiques.