Cette recherche a été menée par l’Université de Warwick au Royaume-Uni et ses résultats ont été publiés dans trois articles distincts dans la revue Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Connu comme le « chasseur de mondes extraterrestres », le télescope TESS mesure de minuscules changements dans la luminosité de l’étoile lorsqu’une planète passe devant son étoile (transit). Les chercheurs ont fait analyser les données obtenues à partir de ces observations par le système d’intelligence artificielle appelé Raven. Le système a examiné plus de 2,2 millions d’observations issues des quatre premières années de données de TESS, en se concentrant particulièrement sur les planètes qui orbitent très près de leurs étoiles, ce qui signifie qu’elles tournent en moins de 16 jours.
Marina Lafarga Magro, l’une des auteurs de la recherche, a déclaré que grâce à Raven, 118 exoplanètes ont été confirmées et plus de 2 000 planètes candidates ont été détectées. Environ 1 000 de ces candidats sont des découvertes complètement nouvelles. Magro a déclaré que ces données constituent l’un des meilleurs exemples de planètes à orbite courte et aideront à identifier les systèmes planétaires les plus prometteurs à l’avenir.
Les résultats remarquables de l’étude incluent des planètes qui tournent autour de leurs étoiles en moins de 24 heures, des planètes situées dans des régions appelées « déserts de Neptune » où les planètes semblables à Neptune devraient être rares, et des systèmes contenant plus d’une planète en orbite proche de leurs étoiles. De plus, l’analyse a révélé qu’environ 10 % des étoiles semblables au Soleil ont au moins une planète en orbite proche, tandis que les planètes semblables à Neptune ne se trouvent que dans 0,08 % de ces étoiles.
Le système Raven permet de déterminer si une diminution de la luminosité d’une étoile est réellement causée par une planète ou par un autre facteur. Andreas Hadjigeorghiou, l’un des développeurs du projet, a déclaré que les modèles d’apprentissage automatique sont formés pour reconnaître des modèles dans les données. Selon les chercheurs, l’intelligence artificielle n’a pas seulement découvert de nouvelles planètes ; Elle a également révélé un outil fiable pour cartographier la répartition de différents types de planètes autour d’étoiles semblables au Soleil.
