Doorbraak in exoplaneetwetenschap: 44 nieuwe kandidaten voor aardachtige werelden
Een onderzoeksteam van de Universiteit van Bern en het National Center of Competence in Research PlanetS heeft een belangrijke mijlpaal bereikt in de zoektocht naar bewoonbare planeten. Zoals aangekondigd op 9 april 2025, heeft het team een model ontwikkeld dat machinaal leert dat in staat is om met opmerkelijke nauwkeurigheid planetenstelsels aan te wijzen die waarschijnlijk aardachtige exoplaneten bevatten. Deze doorbraak bevordert niet alleen de jacht op potentieel bewoonbare werelden, maar is ook een veelbelovende stap in de richting van de ontdekking van buitenaards leven.
Het AI-model werd ontwikkeld onder leiding van Dr. Jeanne Davoult als onderdeel van haar promotieonderzoek aan de Universiteit van Bern, met ondersteuning van Prof. Dr. Yann Alibert en Romain Eltschinger van het Center for Space and Habitability (CSH). Het werd getraind met synthetische gegevens die gegenereerd werden door het gerenommeerde "Bern Model of Planet Formation and Evolution", dat de fysische processen simuleert die ten grondslag liggen aan de vorming van planetenstelsels. Het resultaat is verbluffend: met een nauwkeurigheid van 99% identificeerde het model met succes systemen die hoogstwaarschijnlijk ten minste één aardachtige planeet bevatten.
Toepassing op planetenstelsels in de echte wereld
Na training werd het model toegepast op echte observatiegegevens en identificeerde het 44 planetenstelsels die mogelijk voorheen onbekende aardachtige planeten zouden kunnen bevatten. Deze bevindingen zijn vooral belangrijk voor komende ruimtemissies zoals ESA's PLATO en het voorgestelde LIFE project, die beide tot doel hebben om aardachtige werelden op te sporen en te karakteriseren.
PLATO (PLAnetary Transits and Oscillations of stars), dat in 2026 gelanceerd zal worden, zal de transitmethode en asteroseismologie gebruiken om mogelijk bewoonbare exoplaneten op te sporen, met de nadruk op exoplaneten die rond zonachtige sterren draaien. De meest veelbelovende kandidaten die door PLATO worden geïdentificeerd, zullen de basis vormen voor toekomstige missies zoals LIFE (Large Interferometer For Exoplanets), die de atmosferen van verre planeten wil analyseren met behulp van infraroodspectroscopie en nulling-interferometrie om te zoeken naar biosignaturen zoals water of methaan. Het nieuwe model voor machinaal leren zou een sleutelrol kunnen spelen bij de voorselectie van de meest veelbelovende doelen, waardoor de efficiëntie en het succespercentage van deze missies worden verbeterd.
