Les jeunes stars, tout comme les jeunes humains, sont sujettes à des poussées de tempérament. Mais les fusées étoilées peuvent incinérer tout ce qui les entoure, y compris les atmosphères des planètes voisines qui commencent à se former.

Découvrir à quelle fréquence les jeunes étoiles éclatent peut aider les scientifiques à comprendre où chercher des planètes habitables. Mais jusqu'à maintenant, la recherche de ces éruptions impliquait de se pencher sur des milliers de mesures des variations de luminosité des étoiles, appelées courbes de lumière, à l'oeil.

Maintenant, une équipe internationale de scientifiques, dont le Dr Ben Montet de l'UNSW Sydney, a utilisé l'apprentissage automatique pour rendre la recherche plus rapide et plus efficace

Les scientifiques ont appris à un réseau de neurones - un type d'intelligence artificielle - à détecter les motifs lumineux révélateurs d'une éruption stellaire.

"Avec l'aide du réseau de neurones, nous avons pu en trouver plus de 23, 000 fusées éclairantes à travers des milliers de jeunes étoiles, " dit le docteur Montet, Conférencier Scientia à UNSW Science et co-auteur de l'étude.

"Trouver des éruptions stellaires - qui peuvent être mortelles pour les atmosphères en développement des planètes voisines - peut nous aider à déterminer où chercher des planètes habitables."

Les résultats, publié ce week-end dans le Journal astronomique et le Journal of Open Source Software, offrir une nouvelle référence dans l'utilisation de l'IA en astronomie, ainsi qu'une meilleure compréhension de l'évolution des jeunes étoiles et de leurs planètes.

"Quand on dit jeune, nous voulons dire seulement un million à 800 millions d'années, " a déclaré Mme Adina Feinstein, un étudiant diplômé de l'Université de Chicago et premier auteur de l'article.

"Toutes les planètes proches d'une étoile se forment encore à ce stade. C'est une période particulièrement fragile, et une éruption d'une étoile peut facilement évaporer n'importe quelle eau ou atmosphère qui a été collectée."

Lancer un réseau de neurones

Le télescope TESS de la NASA, à bord d'un satellite en orbite autour de la Terre depuis 2018, est spécialement conçu pour rechercher des exoplanètes. Des éruptions d'étoiles lointaines apparaissent sur les images de TESS, mais les algorithmes traditionnels ont du mal à distinguer la forme du bruit de fond de l'activité des étoiles.

Mais les réseaux de neurones sont particulièrement doués pour rechercher des modèles, comme l'IA de Google qui sélectionne des chats dans des images Internet, et les astronomes ont de plus en plus commencé à s'y référer pour classer les données astronomiques.

Mme Feinstein et le Dr Montet ont travaillé avec une équipe de scientifiques de la NASA, l'Institut Flatiron, Laboratoire national de l'accélérateur Fermi, le Massachusetts Institute of Technology et l'Université du Texas à Austin pour rassembler un ensemble de fusées éclairantes et de non-flaches identifiées pour entraîner le réseau neuronal.

"Le réseau neuronal s'est avéré très efficace pour trouver de petites fusées éclairantes, " dit le docteur Montet, qui était le chercheur principal de l'étude.

"Ce sont en fait très difficiles à trouver avec d'autres méthodes."

Une fois que les chercheurs ont été satisfaits des performances du réseau neuronal, ils l'ont appliqué à l'ensemble des données :plus de 3, 200 étoiles.

Ils ont découvert que les étoiles comme notre soleil n'ont que quelques éruptions, et ces éruptions semblent s'estomper après environ 50 millions d'années.

"C'est bon pour favoriser les atmosphères planétaires - un environnement stellaire plus calme signifie que les atmosphères ont une meilleure chance de survivre, ", a déclaré Mme Feinstein.

En revanche, les étoiles plus froides appelées naines rouges avaient tendance à s'embraser beaucoup plus fréquemment.

« On a vu des naines rouges héberger de petites planètes rocheuses; si ces planètes sont bombardées quand elles sont jeunes, cela pourrait s'avérer préjudiciable pour conserver toute atmosphère, " elle a dit.

A la recherche de planètes habitables

Les résultats aident les scientifiques à comprendre les chances que des planètes habitables survivent autour de différents types d'étoiles, et comment les atmosphères se forment. Cela peut les aider à identifier les endroits les plus susceptibles de rechercher des planètes habitables ailleurs dans l'univers.

Les scientifiques ont également étudié le lien entre les éruptions stellaires et les taches stellaires, comme le genre que nous voyons sur la surface de notre propre soleil.

"Le plus tacheté que notre soleil ait jamais eu est peut-être 0,3% de la surface, " dit le docteur Montet.

"Pour certaines de ces étoiles que nous voyons, la surface est fondamentalement toutes les taches. Cela renforce l'idée que les spots et les flares sont connectés, comme des événements magnétiques."

Les scientifiques veulent ensuite adapter le réseau de neurones pour rechercher des planètes qui se cachent autour de jeunes étoiles.

"Actuellement, nous ne connaissons qu'une douzaine de moins de 50 millions d'années, mais ils sont si précieux pour apprendre comment les atmosphères planétaires évoluent, ", a déclaré Mme Feinstein.

Le Dr Montet étendra également ce cadre de réseau neuronal à l'UNSW.

"Nous appliquerons ces mêmes méthodes dans une recherche de jeunes planètes dans le même ensemble de données, " il a dit.

"Cela conduira, espérons-le, à une" montée des machines "où nous pourrons appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour trouver un tas de nouvelles planètes passionnantes en utilisant les mêmes méthodes."