TESS : la découverte d’exoplanètes plus faciles grâce à la science citoyenne

La NASA recherche activement des planètes capables d’abriter la vie, comme la Terre. Et pour ce faire, l’agence traque les exoplanètes dans le vaste univers notamment grâce à son Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS). Lors d’une conférence donnée à la TESS Science Conference au Massachusetts Institute of Technology le 30 juillet dernier, Nora Eisner, doctorant en astrophysique et chercheur en exoplanètes, a présenté au public l’impact positif que la science citoyenne a déjà eu dans la recherche d’exoplanètes.

Il s’agit de scientifiques bénévoles de tout âge recrutés par la NASA dans le cadre d’un projet baptisé Planet Hunters TESS.

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Crédits Pixabay

Les scientifiques bénévoles plus habiles que les ordinateurs dans la traque d’exoplanètes

Alors qu’il va entamer sa deuxième année d’exploitation spatiale, le satellite TESS a récolté une masse de données permettant de localiser des exoplanètes. On pourrait penser que des ordinateurs seraient plus efficaces pour analyser cette masse de données. Pourtant selon Eisner, les humains ont un avantage sur la machine dans ce domaine.

« Il y a certains types de transits que les machines et les algorithmes ratent facilement », a déclaré Eisner. On appelle « transit » le passage d’une planète devant son étoile, provoquant un léger affaiblissement de la luminosité de cette dernière.

Eisner a expliqué que les chasseurs de planètes n’avaient pas besoin de connaissances préalables en sciences spatiales. Certains participants au programme sont de jeunes collégiens et ils se trouvent dans le monde entier.

Une collaboration productive entre scientifiques et bénévoles

Après leur adhésion, les participants suivent un court programme de formation qui les familiarise avec des concepts scientifiques clés, comme comment rechercher les creux dans une courbe de lumière suggérant qu’une exoplanète en transit est passée devant une étoile.

Huit à quinze volontaires doivent vérifier une courbe de lumière pour détecter la présence d’un transit. Pour les courbes de lumière identifiées par les bénévoles comme des événements de transit possibles, les scientifiques du projet Planet Hunters TESS établissent une liste qui classe les évènements du plus probable au moins probable. Les scientifiques utilisent ensuite le machine learning pour établir une liste du top 500 des évènements pour une vérification plus poussée.

Au cours de sa première année d’activité deTESS, plus de 12 000 volontaires enregistrés (et davantage non enregistrés) ont aidé à établir 9 millions de classifications, a déclaré Eisner.

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