Maintenant tout le monde peut chasser les exoplanètes 

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Maintenant tout le monde peut chasser les exoplanètes

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Pour trouver de nouvelles exoplanètes, il suffit de se tourner vers Google.

L’année dernière, un réseau d’intelligence artificielle (IA), équipé de données du télescope spatial Kepler, a découvert deux nouvelles exoplanètes. Maintenant, les scientifiques citoyens qui cherchent à soutenir la découverte chez eux peuvent utiliser le réseau neuronal de chasse à l’exoplanète ; Google prévoit de rendre le projet open source, a annoncé récemment un ingénieur de Google sur un blog.

Les exoplanètes sont difficiles à trouver et plus difficiles à observer directement ; la plupart du temps, les scientifiques ne connaissent l’existence de ces corps célestes que lorsqu’ils bloquent une partie de la lumière de leur étoile la plus proche. Afin d’aider les scientifiques à en apprendre davantage sur les exoplanètes, y compris ceux de la “zone Goldilocks” (la zone où les planètes sont le plus susceptibles d’abriter la vie), la NASA a lancé l’engin spatial Kepler en 2009. Sa mission : faire des observations qui pourraient mener à la découverte d’exoplanètes.

Il a déjà réussi et a renvoyé une tonne de données. Les astronomes ont passé au crible les données les plus prometteuses que Kepler a retournées, soit 30 000 de ses plus puissants signaux stellaires provenant de 150 000 étoiles. Sur ce nombre, ils ont découvert 2 500 exoplanètes.

Il y avait beaucoup plus de données, mais les signaux plus faibles étaient trop salissants ou subtils pour que les humains puissent les identifier. C’est là que l’IA entre en jeu. L’IA peut découvrir des exoplanètes inconnues parce qu’elle peut reconnaître des motifs dans les données Kepler que les humains ne pouvaient pas voir. C’est ainsi que l’algorithme a trouvé les deux exoplanètes ; en analysant 700 des signaux les plus faibles. 

Cela signifie qu’il reste encore 119 300 de ces signaux faibles à analyser. Et plus la puissance de calcul utilisée pour les analyser sera grande, plus on découvrira d’exoplanètes. 

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Pour ceux qui cherchent à ajouter leurs ordinateurs au mix, le code de cet algorithme et les instructions sur la façon de l’utiliser peuvent être trouvés et téléchargés sur Github. Les utilisateurs devront former l’algorithme avant de pouvoir l’utiliser pour trouver de nouvelles planètes. Malheureusement, le programme n’est pas exactement le plus convivial. Vous aurez probablement besoin d’un peu de compréhension ou d’expérience avec le logiciel d’apprentissage automatique de Google, TensorFlow, et aussi Python.

Les scientifiques citoyens jouent un rôle de plus en plus important dans le traitement des données nécessaires à la découverte d’une nouvelle exoplanète. Récemment, un groupe connu sous le nom d’Exoplanet Explorers a découvert le système planétaire K2-138, marquant la première fois qu’un système multiplanète a été découvert entièrement par le public.