A análise de dados da missão espacial não é fácil, especialmente se você precisar observar um planeta passando na frente de sua estrela, que geralmente está a 100 anos-luz de distância. A tal distância, uma das principais questões é diferenciar o que é planeta e o que é estrela. O Desafio de Dados ARIEL de Aprendizado de Máquina abordou o problema de identificar e corrigir os efeitos de manchas na estrela a partir dos sinais fracos das atmosferas dos exoplanetas. Esta imagem mostra um planeta em trânsito passando na frente de uma estrela com manchas estelares. Crédito:ESO / L. Calçada
ARIEL, uma missão da ESA para fazer a primeira pesquisa em grande escala de atmosferas de exoplanetas, anunciou os vencedores de seu primeiro desafio internacional de dados de aprendizado de máquina e lançou um novo projeto, ExoClocks, destinado a astrônomos amadores e cientistas cidadãos.
Os vencedores do Data Challenge, James Dawson (Equipe SpaceMeerkat), e Vadim Borisov (Time major_tom), foram anunciados hoje na Reunião Conjunta EPSC-DPS 2019 em Genebra. A dupla liderou a tabela de classificação da competição entre 112 indivíduos e equipes inscritos. O desafio dos dados, lançado em abril, abordou o problema de remoção de ruído de observações de exoplanetas causado por manchas estelares e por instrumentação.
Nikos Nikolaou, do UCL Center for Exochemistry Data, quem planejou a competição, disse, "Os resultados da competição superaram nossas expectativas, tanto em termos da qualidade das soluções técnicas apresentadas, quanto no grande número de inscrições para o desafio, que rivalizava com a participação em competições abertas de aprendizado de máquina com grandes prêmios monetários. "
Uma sessão dedicada está sendo realizada hoje no EPSC-DPS 2019 para apresentar as metodologias usadas pelas equipes vencedoras para a comunidade de pesquisa de exoplanetas, para compartilhar avanços em estatísticas computacionais e aprendizado de máquina. As cinco equipes mais bem classificadas também foram convidadas a apresentar suas soluções na Conferência Europeia sobre Aprendizado de Máquina (ECML-PKDD 2019) na sexta-feira. A participação em ambas as conferências visa desenvolver colaborações mais estreitas entre os pesquisadores de exoplanetas e as comunidades de aprendizagem de máquina e estatística.
A ARIEL também lançou o projeto "ExoClock" para coletar medições conhecidas como "curvas de luz" que mostram a queda na intensidade conforme um planeta transita na frente de sua estrela hospedeira e bloqueia parte da luz. Quando a ARIEL inicia sua missão de observar 1000 exoplanetas em 2028, precisará ter conhecimento preciso do tempo de trânsito esperado de cada planeta que observar. Os trânsitos podem ser medidos usando telescópios de pequena e média escala e fornecem informações importantes sobre os exoplanetas, incluindo seu tamanho, órbita, massa e densidade. O ExoClock tem como objetivo alistar a considerável e ativa comunidade de astronomia amadora em todo o mundo para reunir um grande número de observações de curvas de luz e melhorar a precisão dos tempos de trânsito.
"Esta é a primeira convocatória aberta para aderir ao projeto ExoClock e encorajamos todos os observadores interessados a fazerem parte da missão ARIEL da ESA. Cada observação de trânsito é única e importante. Ao participar no ExoClock, cidadãos de todo o mundo podem contribuir para o sucesso da missão ARIEL, "disse Anastasia Kokori, que anunciou o lançamento do ExoClock no EPSC-DPS 2019.
The ExoClock platform includes target prioritization and an alert systemto maximize coverage of exoplanet targets and efficient use of resources. Users are given a personalized schedule based on their telescopes and their geographical location. The lightcurves submitted will be analyzed, published and credited on ExoClock website and may become part of scientific publications.
Artist’s impression of ARIEL on its way to Lagrange Point 2 (L2). Aqui, the spacecraft is shielded from the Sun and has a clear view of the whole sky. Credit:ARIEL space mission/Science Office
Experienced observers can register directly at exoclock.space and get started. For observers that are new to exoplanet transits, training is provided through the ExoWorlds Spies project (exoworldsspies.com). All online resources are currently available free of charge in English and in Greek.
Giovanna Tinetti, Principal Investigator for the ARIEL mission, said:"ARIEL is a challenging mission that's pushing the boundaries of exoplanet research. The Data Challenges and ExoClock project are enabling us to build a global community of collaborators with a diverse mix of skills and backgrounds. We look forward to working with them over the next few years to develop networks, tools and analysis techniques in preparation for the mission's launch in 2028."
