Jeudi 14 décembre 2017, lors d’une conférence de presse donnée conjointement avec Google, la NASA a annoncé la découverte de nouvelles exoplanètes baptisées Kepler 90-i et Kepler-80g. Ce ne sont pas les premières exoplanètes découvertes, mais cette fois-ci elles l’ont été en utilisant pour la première fois une intelligence artificielle, des algorithmes de machine learning développés par Google.

Kepler-90 : le premier système de huit exoplanètes

 

Tailles des planètes du système Kepler-90

Tailles des planètes du système Kepler-90

 

Kepler-90 est une étoile ressemblant au soleil située à 2545km de la Terre dans la constellation du Dragon. Huit planètes orbitent autour : Kepler-90 b, c, d, e, f, g, h et i formant ainsi le premier système exoplanétaire connu pour avoir autant de planètes que le système solaire. Kepler-90i, la huitième, est une exoplanète 30% plus grande que la Terre mais si proche de son étoile que sa température est d’environ 430 degrés Celsius à la surface, ce qui rend toute vie telle que nous la connaissons impossible. Dans notre système solaire, la planète la plus proche du soleil, Mercure, peut également atteindre jusqu’à +430°C le jour (mais aussi descendre à -180°C la nuit…).

 

Système Kepler-90 comparé à notre système solaire Credit: NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel

Système Kepler-90 comparé à notre système solaire Credit: NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel

 

La planète la plus externe, Kepler-90h, orbite autour de Kepler à une distance similaire de la Terre autour du Soleil. Elles ont respectivement des périodes orbitales de 7, 9, 14, 60, 92, 125, 211 et 332 jours. Kepler-90i effectue une rotation complète autour de son étoile en 14,4 jours terrestres.

« Le système stellaire Kepler-90 est une version en miniature de notre système solaire avec de petites planètes à l’intérieur et de grosses planètes à l’extérieur mais elles sont beaucoup plus resserrées »  déclare Andrew Vanderburg, astronome de l’université du Texas à Austin en postdoctorat à la NASA. Dans notre système solaire, il y a 4 planètes rocheuses plus proches (Mercure, Venus, Terre, Mars) suivies de 4 géantes gazeuses (Jupiter, Saturne, Uranus, Neptune). Dans le cas de Kepler-90, les trois planètes internes sont de taille terrestre puis les trois planètes intermédiaires sont des planètes naines gazeuses et enfin les deux planètes extérieures sont des géantes gazeuses similaires à Saturne ou Jupiter.

Kepler-90i n’est pas la seule à avoir été découverte par intelligence artificielle. Kepler-80g, la sixième planète du système Kepler-80, a également été observée. Elle est de même taille que la Terre mais ne semble pas habitable.

 

Kepler : un télescope spatial de la NASA

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Vue d’artiste du télescope spatial Hubble observant des planète qui transitent devant une étoile- Credit : NASA

Kepler-90i et Kepler-80g ont été découvertes à partir des données du télescope spatial Kepler. Kepler a été  développé et lancé en 2009 par la NASA pour détecter des exoplanètes. Il mesure 98cm de diamètre et est équipé de 42 capteurs C.C.D. d’un équivalent de 95 millions de pixels qui lui permettent de mesurer la luminosité d’une étoile avec une grande précision. Son objectif est de détecter des systèmes planétaires en observant en permanence la luminosité de 145 000 étoiles situées dans une région fixe de la Voie Lactée.

Suite à la panne de ses gyroscope, la mission initiale s’est interrompue en 2013. Au 28 mai 2014, pour la première série officielle d’observations scientifiques, Kepler avait déjà découvert 944 planètes confirmées dans 412 systèmes planétaires. La seconde phase a débuté en juin 2014.

La mission Kepler de la NASA utilise la ‘méthode du transit‘ pour observer les planètes. Il s’agit de mesurer la baisse de luminosité des étoiles lorsqu’une planète passe devant. Par conséquent, avec cette méthode, plus la planète est petite, plus le changement de luminosité est également petit. Les scientifiques en déduisent la taille de l’exoplanète et sa distance avec l’étoile autour de laquelle elle tourne. Les données de Kepler depuis 4 ans représentent plus de 35000 signaux planétaires possibles. Les tests automatisés et quelquefois l’oeil humain sont utilisés pour vérifier les signaux les plus prometteurs mais les scientifiques passent à côté de faibles signaux tel que celui de Kepler-90i en utilisant cette méthode.

 

L’intelligence artificielle de Google

 

 

C’est pourquoi les chercheurs Christopher Shallue et Andrew Vanderburg ont utilisé les algorithmes ‘machine learning’ (apprentissage machine) de Google pour étudier les données de Kepler.

« 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. » raconte Christopher Shallue, ingénieur de recherche software AI (Intelligence Artificielle) chez Google.

« Le machine learning brille dans des situations où il y a tellement de données que les humains ne peuvent pas chercher eux-mêmes. »

Le ‘machine learning’ est un système d’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre, dans notre cas à identifier les planètes. Ce ‘réseau neuronal’ artificiel est inspiré de la façon dont les neurones se connectent dans le cerveau humain. Les scientifiques doivent ‘nourrir’ leur programme de milliers d’exemples afin d’apprendre à l’algorithme ce qu’ils recherchent.

Christopher Shallue et Andrew Vanderburg, ont ainsi appris aux machines à identifier les faibles signaux, les minuscules changements de luminosité capturés lorsqu’une planète passe devant son étoile à partir de  fournies par Kepler. Ils ont effectué cet entraînement sur 15000 signaux déjà répertoriés du catalogue d’exoplanètes de Kepler. Lors du test, le réseau neuronal a correctement identifié les vraies planètes 96 % du temps.

Pour les chercheurs, les systèmes stellaires ayant déjà plusieurs planètes confirmées étaient les meilleurs cibles pour chercher des exoplanètes. Une fois l’entraînement effectué, ils ont donc appliqué leur réseau neuronal sur 670 de ces systèmes stellaires afin d’y rechercher d’éventuels signaux plus faibles.

« Nous avons eu beaucoup de faux positifs de planètes, mais aussi potentiellement plus de planètes réelles » affirme Andrew Vanderburg. C’est comme si l’on cherchait des pierres précieuses dans les rochers, si vous avez un tamis plus fin, vous attraperez plus de roches, mais vous pourrez aussi attraper plus de pierres précieuses. »

 

Shallue et Vanderburg prévoient maintenant d’appliquer leur réseau neuronal  à plus de 150000 étoiles.

« Ces nouvelles manières d’explorer les données promettent de continuer à apporter des avancées significatives dans notre compréhension des systèmes planétaires autour d’autres étoiles » déclare Jessie Dotson, chef du projet Kepler au centre de recherche de la NASA.

 

Pour aller plus loin

 

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Sources

NASA