Les missions spatiales, comme TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite), sont en train de révolutionner notre compréhension des planètes extrasolaires en identifiant de nombreux exoplanètes à périodes courtes, c'est-à-dire qui effectuent un tour autour de leur étoile en moins de 30 jours. Cependant, malgré l'augmentation du nombre d’exoplanètes confirmées et candidates, les résultats demeurent biaisés et incomplets. Cela rend difficile la réalisation d'études démographiques sur ces planètes. De plus, un grand nombre de candidats n’ont pas encore été validés et peuvent se révéler être des faux positifs, ce qui complique encore la tâche des astronomes.
Pour améliorer cette situation, une nouvelle méthode appelée RAVEN a été mise en place pour rechercher et valider de manière uniforme les candidats exoplanètes dans les données de TESS. Cette approche se concentre sur un échantillon de plus de 2,2 millions d’étoiles de la séquence principale, bien caractérisées par les observations de Gaia, qui ont été observées par TESS durant les quatre premières années de ses opérations. L’objectif est de détecter des candidats dont la période orbitale se situe entre 0,5 et 16 jours. RAVEN utilise un algorithme de box least squares pour détecter ces candidats et les classe en planètes transittantes ou en faux positifs à l’aide de modèles d'apprentissage automatique entraînés sur des simulations réalistes.
Dans cette étude, les chercheurs ont réussi à valider 118 exoplanètes, dont 31 sont détectées pour la première fois. De plus, ils ont identifié plus de 2000 candidats qui, bien que non validés, présentent une forte probabilité d'être de véritables planètes. Parmi ces candidats, environ 1000 sont complètement nouveaux, ainsi qu'un petit nombre de candidats avec un ou deux transits observés, ainsi qu’un groupe de candidats de grande taille, ayant un rayon supérieur à 8 fois celui de la Terre, qui sont particulièrement intéressants pour des recherches futures. Les échantillons de candidats validés représentent donc une avancée significative pour l’amélioration de la sélection de candidats planétaires proposée par TESS. Cela donne non seulement une meilleure compréhension des planètes qui pourraient exister autour d'autres étoiles, mais ouvre également la voie à des études plus poussées au sein de la communauté astronomique.
Retrouvez l'article scientifique au complet (en anglais) ici : Automatic search for transiting planets in TESS-SPOC FFIs with RAVEN: over 100 newly validated planets and over 2000 vetted candidates
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