L'intelligence artificielle donne aux scientifiques un nouvel espoir d'étudier l'habitabilité des planètes, dans une étude des astronomes Chris Lam et David Kipping. Leur travail porte sur les soi-disant « Tatooines, " et utilise des techniques d'apprentissage automatique pour calculer la probabilité que de telles planètes survivent sur des orbites stables. L'étude est publiée dans la revue Avis mensuels de la Royal Astronomical Society .

Les planètes circumbinaires sont ces planètes qui orbitent autour de deux étoiles au lieu d'une seule, un peu comme la planète fictive Tatooine dans la franchise Star Wars. Des dizaines de ces planètes ont jusqu'à présent été découvertes, mais déterminer s'ils peuvent être habitables ou non peut être difficile.

Se déplacer autour de deux étoiles au lieu d'une seule peut entraîner de grands changements dans l'orbite d'une planète, ce qui signifie qu'il est souvent soit entièrement éjecté du système, ou il s'écrase violemment sur l'une de ses étoiles jumelles. Les approches traditionnelles pour calculer lequel de ces événements se produit pour une planète donnée deviennent considérablement plus compliquées dès que l'étoile supplémentaire est ajoutée au mélange.

"Lorsque nous avons simulé des millions de planètes possibles avec des orbites différentes en utilisant des méthodes traditionnelles, nous avons découvert que des planètes étaient prédites comme stables alors qu'elles ne l'étaient clairement pas, et vice versa, " explique Lam, auteur principal de l'étude et un récent diplômé de l'Université de Columbia.

Les planètes doivent survivre pendant des milliards d'années pour que la vie évolue, ainsi savoir si les orbites sont stables ou non est une question importante pour l'habitabilité. Le nouveau travail montre comment l'apprentissage automatique peut faire des prédictions précises même si l'approche standard, basée sur les lois de la gravité et du mouvement de Newton, échoue.

"Classement avec de nombreux complexes, paramètres interconnectés est le problème parfait pour l'apprentissage automatique, " dit le professeur Kipping, superviseur des travaux.

Après avoir créé dix millions de Tatooines hypothétiques avec des orbites différentes, et simuler chacun pour tester la stabilité, cet énorme ensemble de formation a été introduit dans le réseau d'apprentissage en profondeur. En quelques heures seulement, le réseau a pu surpasser la précision de l'approche standard.

D'autres planètes circumbinaires devraient être découvertes par la mission TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) de la NASA, et Lam s'attend à ce que leur travail aide:"Notre modèle aide les astronomes à savoir quelles régions sont les meilleures pour rechercher des planètes autour d'étoiles binaires. Cela nous aidera, espérons-le, à découvrir de nouvelles exoplanètes et à mieux comprendre leurs propriétés."