Entrevue avec nos stagiaires d’été 2021

Apprenez-en plus sur Luc Bazinet, Maigan Devries, Dhvani Doshi, Marylou Fournier-Tondreau, Alexander Gass, Patrick Horlaville, Amalia Karalis, Jacob Kennedy, Alexandrine L’Heureux, Samantha Lambier, Maude Larivière, Xueying Li, Michael Matesic, Samson Mercier, Leslie Moranta, Kim Morel, Michael Poon, Nicholas Swidinsky, Sarah Thiele, Thomas Villeneuve, Lan Xi Zhu dans ces courtes entrevues, où ils discutent de leur projet et de leur expérience à l’iREx.

 

Luc Bazinet

Stagiaire de l’Université d’Ottawa qui a travaillé avec Björn Benneke à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

J’ai amélioré le code de SCARLET, un programme qui crée des modèles atmosphériques pour les exoplanètes. SCARLET utilise un tableau pour déterminer la quantité de chaque molécule présente dans l’atmosphère du modèle. Mon travail consistait à créer un tableau plus grand qui permettrait de créer des modèles pour un plus grand nombre d’exoplanètes, notamment les Jupiters chaudes. De plus, le nouveau tableau comporte plus du double d’espèces chimiques, dont des ions qui n’étaient pas pris en compte auparavant.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Le fait d’avoir des divergences entre l’atmosphère du modèle et celle de l’exoplanète est passionnant. Cela signifie qu’un processus chimique additionnel est présent sur l’exoplanète. Ce processus peut être causé par l’étoile, par la surface de la planète ou, plus intéressant encore, par la vie. La mise en œuvre de ce nouveau tableau pourrait constituer une étape importante dans la découverte de la vie en dehors de notre système solaire!

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Grâce à mon amélioration de SCARLET, nous avons créé un modèle pour la Jupiter chaude WASP-76 b. Avec ce modèle et des transits du télescope MAROON-X, nous avons pu détecter sur cette exoplanète des métaux lourds qui étaient prédits dans la littérature. Dans le futur, le tableau amélioré sera utilisé pour créer encore plus d’atmosphères d’exoplanètes qui étaient impossibles à modéliser auparavant.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai beaucoup appris sur les exoplanètes en général. J’ai appris comment les différents types de lumière nous aident à détecter et à caractériser les exoplanètes. J’ai appris comment la chimie et les processus chimiques déterminent la composition de l’atmosphère et dictent donc nos détections ici sur Terre. J’ai également acquis de nombreuses compétences en programmation, qui me seront certainement utiles dans le futur.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Il était difficile de travailler en ligne. L’aide était plus difficile à obtenir que si nous étions en personne. Si j’avais eu un bureau avec mes collègues, j’aurais pu poser des questions avec moins d’efforts et j’aurais été plus motivé. De plus, j’aurais aimé déménager à Montréal pour explorer cette ville et voir mon superviseur et mes collègues en personne.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai aimé apprendre sur un sujet qui m’a toujours intéressé. J’ai toujours aimé l’astronomie, alors apprendre les exoplanètes de manière aussi détaillée était un rêve devenu réalité. J’ai aimé les conférences qui ne parlaient pas seulement des atmosphères exoplanétaires, mais aussi d’autres sujets d’astronomie que je connais moins, par exemple les disques protoplanétaires et l’évolution des exoplanètes. De plus, le fait de côtoyer certains des plus brillants experts en recherche exoplanétaire était vraiment incroyable.

 

Maigan Devries

Stagiaire de l’Université du nord de la Colombie-Britannique qui a travaillé avec Jason Rowe à l’Université Bishop’s

Sur quoi portait ton stage?

Les transits des objets d’intérêt de Kepler (KOI) peuvent être utilisés pour déterminer les valeurs des paramètres des exoplanètes tels que la période orbitale. La méthode MCMC (méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov) a été utilisée pour mettre à jour ces valeurs et j’ai travaillé à la validation des nouveaux résultats. Pour valider les résultats, j’ai comparé les nouvelles et anciennes valeurs des paramètres et j’ai inspecté visuellement les transits lorsqu’il y avait une différence significative entre les valeurs actuelles et passées. J’ai également examiné l’auto-corrélation des chaînes MCMC pour assurer une longueur de chaîne adéquate.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

C’était intéressant de voir les variations des différents transits. Je m’attendais à ce qu’ils soient tous assez semblables, mais il y a des variations. Il était également intéressant de voir les différences entre les nouveaux résultats et les résultats antérieurs – certains résultats sont en accord étroit avec les valeurs antérieures et d’autres résultats ont varié de manière significative.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Le résultat le plus important était de déterminer les valeurs finales des KOI. En cours de route, j’ai découvert comment déterminer si les KOIs avaient des résultats satisfaisants et comment les « corriger » dans chaque cas si nécessaire.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris comment identifier les KOIs avec des transits qui étaient en mauvais accord avec les données et comment les ré-exécuter en utilisant les ressources de Calcul Canada. J’ai également appris comment mettre en œuvre l’autocorrélation pour les chaînes MCMC et comment l’utiliser pour déterminer si les chaînes MCMC sont suffisamment longues.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Mon plus grand défi a été de trouver la meilleure façon d’utiliser l’auto-corrélation sur les chaînes MCMC et la meilleure façon de relancer les chaînes lorsque cela était nécessaire.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai beaucoup aimé travailler avec le Dr Rowe et son équipe de recherche cet été encore. C’est un excellent moyen d’apprendre de nouvelles choses – liées ou non à mon projet – et, dans l’ensemble, le groupe est très dynamique.

 

Dhvani Doshi

Stagiaire Trottier de l’Université de Waterloo qui a travaillé avec Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

Le but de mon stage était de voir comment des nuages semblables à ceux de la Terre affecteraient nos observations des atmosphères exoplanétaires. De nombreuses études ont montré que les nuages en général rendaient difficile la compréhension de ces atmosphères. Nous voulions donc voir si ce serait également le cas avec des nuages de type terrestre.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Il était intéressant d’apprendre comment le simple fait d’avoir des nuages dans une atmosphère pouvait complètement changer l’idée qu’on se fait de cette planète. Cela pourrait changer la façon dont nous identifions les molécules, le rayon qu’on évalue pour la planète, et bien plus encore. Il était également amusant de voir dans quelle mesure nos capacités technologiques actuelles nous permettraient de comprendre une planète semblable à la Terre.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Mon résultat le plus important a été de découvrir que si une exoplanète avait une atmosphère identique à celle de la Terre et des nuages semblables à ceux de la Terre, nous ne serions probablement pas en mesure de détecter ces nuages dans certains systèmes stellaires. Il s’agit d’un résultat très encourageant, car nous craignions auparavant que les nuages, quels qu’ils soient, auraient un impact considérable sur ce que nous pourrions apprendre des autres planètes.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris l’importance des statistiques et comment elles peuvent nous aider à dicter la signification de nos observations. J’ai également appris le processus de préparation d’un manuscrit d’article scientifique ainsi que l’importance d’une analyse documentaire approfondie pour comprendre où se situe votre recherche, par rapport à ce qui existe dans la littérature.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

La chose la plus difficile cet été a été de développer une méthodologie de traitement de mes données dans laquelle j’avais confiance. Il était important pour moi de vérifier l’exactitude de ma méthodologie à l’aide de différents types de tests et de modèles simples. Cependant, il était difficile d’évaluer comment je pouvais créer ces tests en premier lieu.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai aimé travailler à l’institut, en raison de l’environnement de travail. J’ai adoré me retrouver dans un environnement avec autant de chercheurs extrêmement motivés pour en découvrir davantage sur les exoplanètes.

 

Marylou Fournier-Tondreau

Stagiaire Trottier de l’Université de Montréal qui a travaillé avec Björn Benneke à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

J’ai travaillé sur un projet visant à améliorer la modélisation de la lumière réfléchie lors d’une éclipse secondaire. Le programme DISORT est présentement l’un des meilleurs moyens de calculer le rayonnement diffus d’une planète, mais le temps de calcul est élevé. J’ai utilisé l’apprentissage non supervisé, plus précisément un algorithme de partitionnement en k-moyennes, pour reproduire le spectre de la lumière réfléchie avec moins de données de longueurs d’onde.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Mon projet m’a permis de consolider et d’approfondir mes connaissances sur les spectres planétaires. Durant mon stage, je travaillais avec SCARLET, un code d’analyse et de modélisation d’atmosphères. Il était intéressant d’apprendre comment la théorie entourant les atmosphères des exoplanètes est implémentée dans un code.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

L’apprentissage non supervisé avec partitionnement de données peut être utilisé pour accélérer considérablement la modélisation des spectres planétaires. Nous pouvons reproduire pratiquement le même spectre de lumière réfléchie avec seulement 3% des données de longueurs d’onde, ce qui représente 34 fois moins de calculs pour le programme DISORT. Les résultats sont prometteurs et cette méthode pourrait être perfectionnée pour réduire davantage le temps de calcul.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai eu l’opportunité de travailler avec le partitionnement de données pour mon projet. Pendant mes études, je n’ai pas eu la chance de suivre un cours en apprentissage machine mais je savais c’était très utilisé en astrophysique. J’ai véritablement apprécié de m’initier à l’apprentissage non supervisé tout en l’appliquant à mon projet. Le potentiel pour l’étude des atmosphères exoplanétaires est certainement énorme.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Au cours de mes études, je n’ai développé que des compétences de base en programmation donc travailler sur des programmes complexes a été un défi. Pour mon projet, j’ai dû convertir dans le language de programmation Python 3 une partie du programme DISORT. Au début, je me sentais comme un imposteur, mais ce défi m’a assurément permis d’apprendre beaucoup.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai pu vivre une première expérience de recherche à temps plein en astrophysique, ce dont je rêvais depuis plusieurs années. J’ai beaucoup apprécié participer à la recherche sur les exoplanètes et leur atmosphère au sein du groupe de professeur Benneke. J’ai eu la chance de travailler avec un superviseur enthousiaste qui avait toujours de judicieux conseils pour faire avancer mon projet. Je suis également reconnaissante envers les étudiants gradués pour tout le soutien qu’ils m’ont apporté.

 

Alexander Gass

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

Le but de l’analyse était d’obtenir une carte de la température de la planète 55 Cancri e, principalement pour vérifier une carte publiée précédemment qui présentait des caractéristiques inattendues. Pour effectuer l’analyse, j’ai utilisé un pipeline open-source (Spitzer Phase Curve Analysis) conçu par des étudiants au doctorat de l’iREx, qui permet de prendre des données du télescope spatial Spitzer et de créer des courbes de phase orbitale, à partir desquelles nous pouvions obtenir une carte de température.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Outre le fait que l’étude d’une planète située loin de notre système solaire est très cool, il était intéressant de voir de près les outils logiciels utilisés pour traiter les images des télescopes. Il était également amusant d’explorer les recherches précédentes et d’essayer de trouver des moyens créatifs de rendre notre analyse différente mais toujours robuste.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

J’ai découvert que la réduction des données n’est pas aussi facile qu’il n’y paraît ! Il y a BEAUCOUP de choses à corriger dans les données brutes qui proviennent d’un télescope – principalement liées au télescope lui-même. Bien que nous n’ayons pas encore de carte de température, nous sommes dans les dernières étapes de notre traitement des données. Nous avons surtout pris conscience de l’impact de la systématique des détecteurs sur nos données.

Qu’as-tu appris cet été?

Je ne sais même pas par où commencer ! Je me suis familiarisé avec les bibliothèques et les outils du language de programmation Python utilisés dans l’étude des exoplanètes, et j’ai appris à modifier les modules Python existants (principalement notre programme de réduction de données, SPCA). En plus des compétences en codage et en analyse de données que j’ai développées, j’ai appris une tonne de choses sur la façon dont nous observons les exoplanètes, et comment nous pouvons déterminer la température d’une planète en regardant simplement sa luminosité changer pendant son orbite.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le plus grand défi, et de loin, était simplement nos données d’observation pour 55 Cancri e. Parce que le système 55 Cancri est très lumineux, le télescope Spitzer n’était pas en mesure de l’observer continuellement sur une orbite complète. Cela signifie que nos données ont été compilées à partir de huit périodes d’observation distinctes, effectuées à plusieurs mois d’intervalle. Notre pipeline de données n’a pas été conçu pour traiter ce genre de données morcelées, et notre plus grand défi a donc été de trouver comment le modifier pour obtenir un modèle précis pour cet ensemble de données.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

Ce que j’ai le plus apprécié, c’est le remue-méninges et la résolution de problèmes avec les autres membres du groupe de recherche lorsque j’étais dans une impasse. C’était un excellent moyen de créer des liens et d’en apprendre davantage sur d’autres domaines de l’astrophysique que l’analyse des données. Le fait de travailler sur le même projet pendant tout un été m’a également procuré un sentiment de progression très satisfaisant et très clair.

 

Patrick Horlaville

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Björn Benneke à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

Trouver le taux d’occurrence des exoplanètes autour des étoiles de type M (les moins massives) en utilisant les données du télescope spatial TESS.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Les projets reliées aux taux d’occurrence des exoplanètes donnent un aperçu des populations réelles d’exoplanètes entourant certains types d’étoiles, au-delà des données fournies par le télescope.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

J’ai pu reproduire les résultats d’une étudiante récemment diplômée, Merrin Peterson, qui avait initié un projet sur les taux d’occurrence des planètes avec les données du télescope spatial TESS pour les étoiles de type M pendant sa maîtrise. Cela m’a demandé beaucoup d’efforts pour y arriver, mais ça a marché!

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai beaucoup appris sur les science exoplanétaires, sur le dépannage des scripts bash (ce qui m’a pris beaucoup de temps), et plus particulièrement sur le projet de Merrin Peterson sur les taux d’occurrence d’exoplanètes. Grâce à ce projet, j’ai approfondi ma compréhension du language de programmation Python et des sciences exoplanétaires appliquées à ce contexte spécifique.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

La mise en place de mon environnement de travail sur ordinateur. J’ai passé la plupart de mon temps à essayer de créer un environnement sur mon ordinateur à partir duquel je serais capable d’étudier des scripts (en Python principalement) et de faire ma recherche. La première partie était longue et ennuyeuse, mais la deuxième était fascinante.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

La collaboration avec les étudiants et professeurs, les discussions avec les autres stagiaires, étudier de concepts intrigants qui deviennent compréhensibles à mesure que je prends le temps de les examiner et les opportunités de sensibiliser le public à notre travail (tel que des étudiants du secondaire) qui nous ont été offertes!

 

Amalia Karalis

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Eve Lee à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

L’Écart de Fulton est un vide dans la distribution du rayon des exoplanètes détectées par le télescope spatial Kepler, entre les super-Terres et les mini-Neptunes. Dans le cadre de mon projet, j’ai utilisé des modèles de formation de planètes pour vérifier si cet écart vient d’un processus qui arrive tout de suite après la formation, ou à cause d’une perte de masse qui survient plus tard. Plus précisément, nous avons fait varier un sous-ensemble de paramètres dans notre modèle, ce qui permettra de vérifier lesquels mènent à la distribution qui sera la plus proche des données d’observation.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Il était intéressant d’étudier une théorie différente de celle qui est actuellement acceptée pour l’existence de cette vallée. C’était cool d’en apprendre un peu plus sur la formation des exoplanètes.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Nous sommes encore en train d’exécuter certains des modèles, mais nous constatons que les distributions des modèles sont meilleures dans certains cas.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai développé mes compétences en programmation cet été, car mon projet comportait beaucoup d’analyses statistiques. J’ai également pu en apprendre davantage sur les exoplanètes et leur processus de formation, ainsi que sur les principales théories expliquant l’existence de l’Écart de Fulton

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Travailler à la maison a été un véritable défi. C’était très isolant d’être seule à mon bureau toute la journée. Les réunions hebdomadaires sur Zoom et les rencontres avec les stagiaires m’ont certainement aidée, mais je suis impatiente de reprendre mes activités en personne à l’automne!

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

Trouver une communauté de personnes ayant des intérêts similaires aux miens! C’était génial de pouvoir interagir avec d’autres stagiaires de tout le pays qui s’intéressaient au même domaine que moi. J’ai également adoré pouvoir en apprendre davantage sur les exoplanètes et le codage, tout en apportant ma petite contribution au domaine.

 

Jacob Kennedy

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Björn Benneke à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage s’est principalement concentré sur l’étude des nuages qu’on pourra faire grâce aux spectres de transmission des exoplanètes qu’on obtiendra avec le télescope spatial James Webb (JWST). Je me suis aussi intéressé à la possibilité de caractériser la composition et la structure des nuages à l’aide des nouvelles données apportées par JWST. Pour ce faire, j’ai simulé un certain nombre de scénarios de nuages en faisant varier la composition, l’étendue verticale, l’altitude et la taille des particules, à l’aide du programme de modélisation atmosphérique SCARLET, développé par le professeur Björn Benneke. À partir de là, j’ai pu comparer les spectres théoriques avec les données réelles et les données simulées du JWST pour avoir une idée de ce à quoi ressembleront les nuages dans le spectre du JWST.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Travailler avec SCARLET m’a permis de mieux comprendre comment on étudie l’atmosphère des exoplanètes, de la modélisation théorique aux simulations d’instruments. Comprendre comment l’interaction des différents processus atmosphériques se conjugue pour produire le spectre de transmission final d’une planète était vraiment intéressant. En outre, avoir l’occasion d’étudier de manière concrète comment JWST va contribuer à l’avenir de la science des exoplanètes était incroyablement excitant.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Grâce à une exploration approfondie de différents scénarios de nuages, nous avons pu déterminer quels types de nuages sont susceptibles d’être visibles dans les données du JWST pour certaines exoplanètes.

Qu’as-tu appris cet été?

Comme prévu, j’ai beaucoup appris sur le domaine de la science des exoplanètes dans son ensemble, mais plus généralement, j’ai beaucoup appris sur la recherche et la collaboration entre groupes. Le fait de m’appuyer sur l’expérience/expertise des étudiants diplômés du groupe m’a vraiment aidé à me développer en tant que scientifique.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

J’ai parfois dû me rappeler comment la tâche immédiate était liée à l’objectif du grand projet. Les deux premiers mois, j’avais souvent l’impression que l’objectif final était hors de portée, mais avec le temps, au fur et à mesure que les pièces se mettaient en place, il est devenu évident que ces étapes initiales mèneraient naturellement à l’aboutissement du projet.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai vraiment apprécié de pouvoir travailler dans un environnement de groupe avec des réunions hebdomadaires et parfois bihebdomadaires. Cela m’a permis de faire mon propre travail indépendant, tout en recevant constamment des commentaires et des directives de la part des étudiants diplômés et de mon superviseur.

 

Alexandrine L’Heureux

Stagiaire Trottier de l’Université de Montréal qui a travaillé avec René Doyon à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur l’analyse des données de vitesse radiale (VR) de SPIRou, un spectropolarimètre infrarouge, afin de détecter des signaux de planètes du système TRAPPIST-1. Celui-ci est bien connu pour ses sept exoplanètes de taille terrestre dont au moins trois sont dans la zone habitable. Les planètes ont toutes été détectées d’abord par la méthode de transit, puis par variation du moment de transit (TTV), mais aucun détection VR n’a encore été réalisée.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Lors de la collecte de données VR, c’est l’effet gravitationnel des planètes sur l’étoile qui est mesuré. En raison de son grand nombre d’exoplanètes, le système TRAPPIST-1 a un signal VR plutôt embrouillé et il est difficile de démêler l’effet de chaque planète. De plus, l’activité stellaire a un signal VR qui doit être soustrait des données. J’ai trouvé très intéressant de travailler avec ce casse-tête!

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Je suis parvenue à détecter le signal VR de TRAPPIST-1b, la planète la plus proche de l’étoile! Pour y arriver, j’ai analysé le signal avec un modèle conjoint : un modèle képlérien pour les planètes (en utilisant les rapports de masses établis par TTV) et un modèle de processus gaussien (GP) pour l’activité stellaire (entraîné sur des données de l’activité). Un GP est une bonne façon de modéliser du bruit corrélé, ce que l’activité stellaire est.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris beaucoup sur la modélisation par GP, une méthode dont je n’avais jamais entendu parler, et son utilité! J’ai également eu la chance d’assister à quelques conférences et rencontres qui m’ont donné une meilleure idée de ce que c’est que de faire de la recherche sur les exoplanètes.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le plus gros défi à été d’attendre. Au cours des premiers mois de mon stage, mes codes prenaient près d’une heure à rouler : beaucoup d’attente avant de pouvoir voir si mes résultats s’étaient améliorés. Heureusement, j’ai appris à utiliser le multitraitement (l’utilisation de plusieurs CPU), ce qui a réduit significativement le temps de marche!

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai eu une excellente expérience de travail avec mon superviseur, Prof. René Doyon, et mes collaborateurs, Olivia Lim et Étienne Artigau. Nos rencontres fréquentes m’ont permis de rester structurée dans mon travail et j’apprécie qu’ils m’aient fait confiance pour présenter les résultats de notre travail à l’équipe SPIRou.

 

Samantha Lambier

Stagiaire Trottier de l’Université Western qui a travaillé avec Jonathan Gagné à l’Université de Montréal et au Planétarium Rio Tinto Alcan d’Espace pour la vie

Sur quoi portait ton stage?

Le sujet de mon stage était de déterminer l’âge des jeunes étoiles (moins d’un milliard d’années) en écrivant un code permettant de calculer la quantité de lithium qu’elles contiennent. Je me suis particulièrement intéressée aux étoiles des associations stellaires jeunes, qui sont des groupes d’étoiles qui se sont formées relativement récemment à partir du même nuage moléculaire.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Ce projet est intéressant car les associations stellaires, en raison de leur jeune âge, sont d’excellents environnements pour observer la formation d’exoplanètes. En fin de compte, la détermination de l’âge des étoiles grâce aux mesures du lithium peut aider à choisir les étoiles à observer afin d’avoir la plus grande probabilité de trouver un système planétaire en cours de formation.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Mon résultat le plus important a été de réussir à développer un code pour calculer la quantité de lithium à partir du spectre d’une étoile. Ce code peut maintenant être utilisé par d’autres personnes!

Qu’as-tu appris cet été?

Cet été, j’ai vraiment appris à coder en Python. J’avais suivi un cours de simulation informatique l’année dernière à l’école, et je pensais avoir beaucoup appris, mais c’est en appliquant réellement ce que j’ai appris dans ce cours à un projet de recherche que j’ai consolidé mes connaissances en matière de codage.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Afin d’éviter de « réinventer la roue », j’avais commencé mon projet en essayant d’utiliser un programme préexistant pour mesurer le lithium. J’ai donc passé beaucoup de temps à apprendre à coder directement dans le terminal pour l’installer, puis encore plus longtemps pour qu’il fonctionne comme je le voulais. En fin de compte, il était beaucoup plus facile d’écrire mon propre code et je l’ai abandonné!

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

Il est difficile de choisir une seule chose que j’ai préférée, j’ai vraiment apprécié presque tout le stage (à l’exception du fait qu’il était à distance)! J’ai particulièrement aimé le codage (surtout quand il fonctionnait), les réunions avec l’équipe du Dr Gagne et les réunions hebdomadaires de rattrapage avec les autres stagiaires. C’était agréable de voir comment se déroulait l’été de chacun, même si nous ne pouvions pas être tous ensemble.

 

Maude Larivière

Stagiaire Trottier de l’Université McGill qui a travaillé avec David Lafrenière à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

J’ai travaillé sur le développement d’une technique de pour nettoyer des courbes de lumières d’exoplanètes en transit. En gros, quand on observe une étoile avec un télescope, le signal que l’on perçoit est altéré par des facteurs comme l’atmosphère et la caméra utilisée. J’ai travaillé sur un programme informatique qui enlève ces effets pour aider à la détection des transits des candidates exoplanètes en plus de possiblement contribuer à la confirmation de leur statut d’exoplanètes!

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Je dirais le caractère complet du projet. J’ai commencé en développant ce programme avec de vraies étoiles, puis j’ai eu la chance de pouvoir l’appliquer sur de vraies candidates exoplanètes. Pouvoir voir mon projet en action et même avoir des détections intéressantes pour le groupe de suivi a été vraiment enrichissant. J’ai eu l’opportunité de vivre différents aspects de la recherche et c’était vraiment intéressant!

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Disons que de voir mon code fonctionner et utile a été un résultat important puisque la principale question de mon projet était de savoir si la méthode utilisée (Analyse en composantes principales) était efficace pour nettoyer des courbes de lumière. En plus de ça, on a analysé plus de 30 observations et on en a identifié environ 9 qui sont assez intéressantes pour être soumises au groupe de suivi du télescope spatial TESS!

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai définitivement appris de nouvelles astuces de programmation, en plus d’en apprendre plus sur les exoplanètes. Mais je dirais que la chose la plus importante que j’ai apprise, c’est que d’arriver à des conclusions en recherche n’est pas un processus en ligne droite. Il y a beaucoup de détail à considérer pour arriver à une réponse et déterminer si elle est acceptable.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Je dirais la gestion du temps et garder une routine efficace. Ce n’est pas comme à l’école où on a des cours et des remises de travaux ou des ami.e.s pour nous garder motiver. Commencer la journée de travail et rester motivée de la maison avec toutes les distractions a été un vrai défi!

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai vraiment apprécié l’esprit d’équipe de l’iREx. C’était formidable de faire partie d’une équipe aussi dynamique! Mes superviseurs étaient vraiment sympathique et encourageants, j’ai pu participer à des efforts de vulgarisation en plus d’en apprendre plus sur un sujet fascinant. En gros, superbe expérience!

 

Xueying Li

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur l’utilisation des fonctions de Slepian, qui ont la propriété d’être orthonormées à la fois sur la sphère complète et sur un domaine choisi, pour résoudre le problème de la cartographie des éclipses qui ne fournit aucune information sur la face cachée d’une planète.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Les harmoniques sphériques sont généralement utilisées comme base pour décrire les cartes de surface, mais nous avons adopté les fonctions de Slepian comme alternative. Ces fonctions ont la propriété souhaitée d’être concentrées de manière optimale dans la région qu’elles définissent. Cette propriété devrait réduire les dégénérescences causées par les informations d’observation incomplètes de la cartographie des éclipses.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Nous avons découvert que les fonctions de Slepian permettent de récupérer les cartes de surface et les courbes de lumière des planètes, ce qui prouve qu’elles forment une base cohérente et complète tout comme les harmoniques sphériques. De plus, des études antérieures indiquent que la structure atmosphérique de certaines Jupiters chaudes est influencée par l’intensité de leur champ magnétique, et nous avons découvert que les fonctions Slepian peuvent être utilisées pour distinguer les modèles de planète avec ou sans champ magnétique.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris les bases des techniques de cartographie des exoplanètes, quelques notions d’analyse de données et beaucoup de programmation. Plus important encore, je sais maintenant à quoi ressemble véritablement la recherche. J’ai appris à organiser efficacement mon travail et à le présenter de manière claire à différents publics.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Pour moi, le plus grand défi était la programmation. Je n’avais pas beaucoup d’expérience en matière d’organisation du code et de déboggage, si bien que j’ai parfois dû passer des heures à résoudre des erreurs dues à des fautes de frappe.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai aimé les réunions de groupe hebdomadaires au cours desquelles nous pouvons partager les mises à jour de nos recherches et fixer de nouveaux objectifs. Ces réunions m’ont permis de rester sur la bonne voie et de me concentrer sur le problème le plus important à résoudre. J’ai également apprécié le Café iREx hebdomadaire où nous pouvions entendre parler d’autres recherches intéressantes en astrophysique.

 

Michael Matesic

Stagiaire Trottier de l’Université de Waterloo qui a travaillé avec Jason Rowe à l’Université Bishop’s

Sur quoi portait ton stage?

Notre objectif était de développer un logiciel permettant de déterminer la fréquence des analogues de la Terre, une mesure appelé ηE (« êta-Earth »). On définit comme analogues les planètes qui ont une taille similaire à la Terre, et qui se trouvent dans la zone habitable d’étoiles semblables au Soleil. Pour ce faire, nous avons utilisé des méthodes statistiques pour analyser et modéliser les événements de transit, c’est-à-dire quand une planète passe devant son étoile, en atténuant la lumière qu’on en reçoit. Notre méthode permet d’éliminer les faux positifs et de fournir les meilleures candidates aux télescopes spatiaux James Webb ou Hubble pour des observations de suivi.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Nous avons présentement aucune planète analogue de la Terre confirmée, mais nous avons une liste de candidates prometteuses. Évidemment, la perspective de trouver une « Terre 2.0 » et les implications/possibilités d’une telle découverte sont vraiment passionnantes. Nous pourrions y trouver de la vie (intelligente) et sinon, ce serait une planète qui pourrait potentiellement être colonisée (dans un futur très lointain!).

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Pour l’instant, nous avons testé et fait fonctionner le logiciel d’analyse. Nous procéderons donc à l’analyse de la liste des candidates. Nous espérons avoir des résultats d’ici quelques mois.

Qu’as-tu appris cet été?

En plus d’approfondir ma compréhension du language Python et d’apprendre de nouvelles astuces de codage grâce à Dr Jason Rowe, j’ai eu l’occasion d’en apprendre beaucoup plus sur la modélisation du transit et j’ai pu développer une intuition de travail pour les deux techniques statistiques sur lesquelles notre projet était basé, à savoir les processus gaussiens et l’échantillonnage imbriqué.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le début a été le plus difficile, car j’ai dû me mettre à niveau sur un grand nombre de sujets en peu de temps. Il s’agissait notamment de comprendre la théorie et les rouages de la modélisation des transits, des processus gaussiens et de l’échantillonnage imbriqué mentionnés plus haut. Ensuite, le reste du projet s’est déroulé sans problème.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

Toute cette expérience a été fantastique. C’était génial de rencontrer des gens de mon domaine tout en travaillant sur un projet qui me passionne. Ce que j’ai le plus apprécié, c’est la volonté et la disponibilité du Dr Rowe à me conseiller tout au long de l’été. Non seulement il répondait volontiers à toutes les questions conceptuelles que je me posais, mais il se faisait un plaisir de les approfondir. En somme, je n’aurais pas pu demander un meilleur superviseur.

 

Samson Mercier

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur les exoplanètes et notre capacité à détecter et à caractériser leurs atmosphères. Selon notre compréhension actuelle, l’atmosphère d’une planète a un impact significatif sur la possibilité d’émergence de la vie. Plus de 4000 exoplanètes ont été découvertes à ce jour, et 55 Cancri e étant l’une des plus étudiées. Cet été, mon collègue Alexander Gass et moi-même avons travaillé à la réanalyse de la courbe de phase orbitale de 55 Cancri e. Pour ce faire, nous avons utilisé huit ensembles de données (un par période d’observation) collectés par le télescope spatial Spitzer pour une étude réalisée par Demory et al. dans Nature en 2016. Nous avons exploité le programme de traitement de données SPCA (Spitzer Phase Curve Analysis) pour extraire les valeurs de flux des images brutes et corriger les systématiques de détection du télescope. Les systématiques du détecteur permettent de quantifier les incertitudes de nos mesures.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

55 Cancri e est une planète unique en raison de ses propriétés thermiques intrigantes et de son orbite très rapprochée de son étoile, qui la rend difficile à observer. La ré-analyse des observations de cette planète nous permet de vérifier la robustesse des résultats présentés par Demory et al. Si notre travail confirme leurs conclusions, cela signifiera que la planète possède une atmosphère suffisamment épaisse pour que le point le plus chaud ne soit pas directement où la lumière de l’étoile arrive, mais plutôt décalé d’environ 400 km vers l’est. Sinon, nous pourrons conclure à l’absence d’atmosphère sur 55 Cancri e, ce qui aurait sans doute comme effet de diminuer l’intérêt pour cette planète au sein de la communauté scientifique.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

En étudiant 55 Cancri e avec la méthode de photométrie de transit, j’ai découvert qu’un modèle typique contient quatre termes : 1. un modèle décrivant les systématiques du détecteur 2. un modèle sinusoïdal pour la lumière émise par la planète et l’étoile 3. un modèle de transit, lorsque la planète passe devant l’étoile 4. et un modèle d’éclipse, pour lorsque la planète passe derrière l’étoile. Jusqu’à présent, nous avons utilisé un modèle de cartographie BLISS (BiLinearly-Interpolated Subpixel Sensitivity) pour le premier terme, que nous avons ajusté à un ensemble de données regroupées (en juxtaposant les 8 périodes d’observation). Les résidus de ce modèle ont révélé des limites de cette technique. Dans les prochains mois, nous mettrons en oeuvre une approche plus adaptée, avec un modèle pour chaque période d’observation.

Qu’as-tu appris cet été?

Comme SPCA a été écrit dans le language de programmation Python, j’ai passé beaucoup de temps à apprendre à écrire du code et à déboguer dans ce langage. C’était très utile car je devais être capable de comprendre et de modifier le pipeline de traitement pour travailler avec les données de 55 Cancri e.
J’ai également eu l’occasion de participer aux Cafés iREx, ce qui m’a permis d’avoir une connaissance plus large des sujets étudiés par la communauté des exoplanètes, et j’ai pu découvrir sur quels projets les autres membres d’iREx travaillaient. Enfin, j’ai eu le privilège d’être dans un groupe de recherche accueillant qui organisait des événements sociaux amusants tout en m’aidant à développer mes compétences professionnelles, comme apprendre à synthétiser mes résultats en vue de mes réunions hebdomadaires.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Comme je n’avais jamais travaillé dans le domaine des exoplanètes auparavant, je pense que l’application des connaissances théoriques issues de mes cours universitaires à une étude de cas réelle a été le plus grand défi que j’ai dû relever. En outre, dans le cadre du projet lui-même, nous avons passé beaucoup de temps à déterminer quelle était la meilleure méthode pour le traitement des données et comment naviguer sur un serveur distant afin de traiter une grande quantité de données (environ 70 gigaoctets d’images brutes).

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai eu beaucoup de plaisir à travailler avec le groupe de recherche du professeur Cowan, car les réunions de groupe hebdomadaires et les rencontres individuelles constituaient un environnement stimulant et engageant. Grâce aux conseils de nos superviseurs, nous avons pu décomposer notre projet en plusieurs étapes, ce qui nous a permis de nous rapprocher progressivement de notre objectif. Enfin, les pique-niques ont été un excellent moyen pour moi de faire connaissance avec les autres chercheurs de l’équipe et de découvrir les projets sur lesquels ils travaillaient.

 

Leslie Moranta

Stagiaire de l’Université de Montréal qui a travaillé avec Jonathan Gagné à l’Université de Montréal et au Planétarium Rio Tinto Alcan d’Espace pour la vie

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur la détection et la caractérisation des associations de jeunes étoiles dans l’entourage immédiat du Soleil. Les méthodes utilisées dans la littérature ont fait face à des problèmes de projection qui ont empêché de trouver les associations les plus proches, qui se trouvent dans un rayon de 100 parsecs de notre système solaire. Ainsi, nous avons développé un algorithme qui contre ce problème.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Les étoiles jeunes de ces associations sont des candidates idéales pour la détection d’exoplanètes, donc trouver une façon de localiser des associations près de nous peut grandement contribuer à trouver des exoplanètes, en plus de nous permettre de mieux comprendre l’Univers qui nous entoure.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Nous avons trouvé de nouveaux regroupements d’étoiles qui ne sont pas ou très peu documentés. Nous sommes encore dans la phase d’analyse, mais les premiers résultats sont très prometteurs. De plus, nous avons constaté que notre algorithme trouve également des associations déjà connues, ce qui est très rassurant et confirme qu’il fonctionne bien.

Qu’as-tu appris cet été?

Ce stage a été une bonne introduction au processus de recherche en astrophysique, que ce soit la résolution de problèmes mathématiques, l’analyse de données ou bien la rédaction et révision d’articles scientifiques. De plus, ce stage a confirmé mon désir de poursuivre mes études supérieures dans la recherche sur les exoplanètes au sein de l’Université de Montréal.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Mon plus gros défi a été de recommencer le projet de presque zéro après un an de travail quand nous avons opté pour une nouvelle méthode. Évidemment, tout le travail fait n’a pas été perdu car j’ai eu la chance d’en apprendre beaucoup sur plusieurs aspects du projet, mais cela est tout de même démotivant sur le moment. Par contre, cela n’a pas duré longtemps : on a rapidement vu des résultats encourageants avec notre nouvel algorithme.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

L’ensemble de mon stage a été une expérience très agréable. Ça a été une bonne opportunité d’en apprendre sur plusieurs branches de l’astrophysique ainsi que de faire des rencontres enrichissantes. J’ai également eu la chance d’être bien guidée par mon superviseur de recherche, ce qui a grandement contribué au bon déroulement de mon stage. Je serais toujours reconnaissante de cette expérience incroyable de recherche au sein de l’iREx.

 

Kim Morel

Stagiaire de l’Université de Montréal qui a travaillé avec David Lafrenière à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

La validation du simulateur du mode spectroscopie sans fente sur un seul objet (SOSS) pour l’instrument NIRISS (imageur de proche infrarouge et spectrographe sans fente) du télescope spatial James Webb.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

J’ai pu me familiariser avec la forme des traces spectrales obtenues par le mode SOSS de NIRISS. J’ai aussi compris l’importance de simuler des données avant le lancement d’un télescope, afin de pouvoir travailler avec les bons outils une fois que les vraies données sont disponibles.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

J’ai trouvé plusieurs problèmes qui ont permis de régler des défauts dans le simulateur et d’améliorer les performances d’une extraction de spectre. Malgré tous ces défis, le simulateur de SOSS peut bel et bien retrouver des spectres de transit, comme on s’y attend.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai pu comprendre comment fonctionne le mode SOSS de l’instrument NIRISS de JWST, ainsi que toute la complexité derrière la collecte de photons avec un instrument optique pour obtenir le spectre d’une étoile. J’en ai également beaucoup appris sur l’analyse de données.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Nous avons rencontré plus de problèmes que prévu et il a fallut plusieurs semaines de recherches pour trouver la solution à certains d’entre eux. En fait, certains ont encore besoin d’être investigués. Ce n’est pas toujours facile de trouver d’où vient le problème exactement.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai eu la chance de travailler sur un télescope dont le lancement est très attendu (JWST), ce qui est très excitant. J’aime aussi me creuser la tête pour trouver des solutions à des problèmes; j’ai donc été servie cet été!

 

Michael Poon

Stagiaire Trottier de l’Université de Toronto qui a travaillé avec Eve Lee à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

HR 8799 est un système planétaire découvert au Canada, composé de quatre planètes semblables à Jupiter. Ce système spectaculaire se trouve à plus de 100 années-lumière et a été parmi les premiers à être détectés par imagerie directe. La difficulté de cette découverte peut être comparée au repérage de lucioles (planètes peu lumineuses) à côté d’un projecteur (étoile brillante). Cet été, j’ai étudié comment les planètes du système HR 8799 tournent et oscillent sous l’effet de la gravité de leur étoile et des autres planètes. Cela ressemble à la façon dont la Terre est inclinée sur son axe, ce qui provoque des saisons lorsque nous tournons autour du Soleil. L’objectif du projet est de créer une image 3D de l’orbite et de la rotation de chaque planète en utilisant des observations de pointe.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Si vous avez déjà observé les étoiles, vous avez vu des planètes comme Saturne et Jupiter se déplacer dans le ciel nocturne. À l’aide d’un télescope, nous pouvons tracer les orbites tridimensionnelles de ces planètes dans notre système solaire. Cependant, pour les planètes situées en dehors de notre système solaire (appelées exoplanètes), il s’agit d’une science de pointe. Il faut une combinaison d’observations très précises et de théorie pour comprendre l’évolution tridimensionnelle de ces systèmes lointains. C’est passionnant de travailler sur les prédictions théoriques de la dynamique de planètes que l’on pensait autrefois impossibles à observer.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

J’ai découvert qu’une certaine théorie appelée « dynamique séculaire » est capable d’expliquer les détails dynamiques des planètes du système HR 8799. Bientôt, nous pourrons tester les prédictions de cette théorie grâce à de nouvelles observations effectuées dans un avenir proche.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris à faire de l’astrophysique théorique sur Zoom. C’est assez délicat et je me suis amélioré dans l’écriture des équations avec ma souris, mais je ne le recommande pas. J’ai appris que cela me manque vraiment de travailler en personne avec d’autres personnes devant un tableau blanc !

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le plus grand défi a été d’installer Linux en « double amorçage » (dual-boot) sur mon système Windows afin d’exécuter un certain code. C’était un peu éprouvant pour les nerfs mais tout s’est bien passé !

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

C’est formidable de travailler à l’iREx, où tout le monde est si enthousiaste à propos des exoplanètes. L’environnement est très convivial et j’ai vraiment apprécié de travailler avec mes superviseurs, le professeur Eve Lee et le docteur JJ Zanazzi.

 

Nicholas Swidinsky

Stagiaire de l’Université de Lethbridge qui a travaillé avec Jason Rowe à l’Université Bishop’s

Sur quoi portait ton stage?

Pendant mon stage, j’ai travaillé sur le microsatellite POET actuellement conçu par le Dr Jason Rowe et son équipe. Plus précisément, j’ai travaillé sur le calculateur de temps d’exposition (ETC), qui est un élément vital de la mission. L’ETC simule les taux de comptage des photons, qui peuvent ensuite être utilisés pour simuler les résultats des données et calculer le bruit associé à ces observations.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Il y a plusieurs choses qui étaient vraiment intéressantes dans ce projet. Tout d’abord, il était très intéressant de faire partie de l’équipe POET, j’ai pu rencontrer de nombreux professionnels et apprendre d’eux tout au long du projet. J’étais également intéressé par l’apprentissage de la simulation de données, car je n’avais jamais rien fait de tel auparavant.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Contrairement à certains des autres stagiaires de cet été, la nature de mon travail n’a pas conduit à de grandes découvertes en astrophysique. J’ai plutôt finalisé les versions 1.0 et 1.5 de l’ETC, et j’ai utilisé mon ETC dans quelques simulations. J’ai également documenté tous mes travaux dans des rapports techniques pour POET.

Qu’as-tu appris cet été?

Cet été, j’ai surtout amélioré les compétences que j’avais acquises au cours de mes études et de mes stages précédents. Tout mon travail sur l’ETC a été codé en Python, qui est un langage de programmation que j’ai appris pendant mes études et que j’ai utilisé lors de mes stages précédents. J’ai appris de nouvelles compétences en Python, comme la façon de programmer des simulations, ce que je n’avais jamais fait auparavant.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le plus grand défi pour moi a été de devoir travailler à distance pendant tout l’été. Je trouve qu’il est très facile de se laisser distraire lorsqu’on travaille à la maison, ce qui rend plus difficile d’avoir des journées de travail productives. Il m’était particulièrement difficile de rester concentré lorsque je rencontrais une difficulté dans mon travail, car si je demandais de l’aide, je devais attendre une réponse qui prenait forcément du temps à arriver.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai apprécié de pouvoir rencontrer de nouvelles personnes et de voir toutes les recherches fascinantes qui sont menées sur les exoplanètes. Au sein de mon groupe, j’ai pu découvrir le processus de recherche en écoutant les progrès de certains des étudiants aux cycles supérieurs et des autres étudiants de premier cycle avec lesquels je travaillais. De plus, tous les lundis, le Café iREx m’a donné l’occasion de voir différents projets de recherche menés en dehors de mon groupe.

 

Sarah Thiele

Stagiaire Trottier de l’Université de la Colombie-Britannique qui a travaillé avec Andrew Cumming à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

Lorsqu’une planète se trouve dans le disque protoplanétaire de gaz et de poussière d’une étoile, il y a une période de temps pendant laquelle elle accrète lentement de la matière du disque et augmente ainsi sa masse. Mon stage s’est concentré sur le « recyclage atmosphérique », c’est-à-dire lorsqu’une partie de l’enveloppe gazeuse de la planète est continuellement remplacée par un flux de matière du disque au lieu de rester liée à la planète. Ce processus entrave l’accrétion et donc la masse que la planète peut atteindre. Mon projet consistait à développer des méthodes numériques pour résoudre ces schémas d’écoulement autour d’une planète.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Le type le plus commun d’exoplanètes est appelé super-Terre, ce sont des planètes dont le rayon est entre une et quatre fois celui de la Terre. Bien qu’elles dominent la population d’exoplanètes, leur formation n’est pas encore bien comprise, car les modèles prédisent qu’elles devraient accréter suffisamment de masse pour devenir des géantes gazeuses. La limitation de l’accrétion par le processus de recyclage atmosphérique pourrait expliquer en partie leur existence. Mieux nous comprendrons ce processus, mieux nous comprendrons la formation de ces planètes!

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Nous avons découvert que la simplicité des méthodes numériques nécessaires pour résoudre les schémas d’écoulement dépendait fortement des hypothèses faites sur la relation entre les variables d’état de l’écoulement du disque, comme la pression, la densité et la température. Si nous supposons que la température est constante par exemple, nous pouvons modéliser l’écoulement du disque dans différentes régions autour du plan pour diverses relations pression-densité. Cependant, pour mieux étudier la profondeur à laquelle le recyclage atmosphérique peut pénétrer dans l’enveloppe de la planète, nous travaillons à incorporer des variations dans les trois variables d’écoulement.

Qu’as-tu appris cet été?

Tout d’abord, j’ai acquis une compréhension des bases de la science des exoplanètes. C’est une excellente chose car je suis novice dans ce domaine. Deuxièmement, j’ai pu me familiariser avec de nombreuses méthodes numériques qui sont utilisées pour résoudre une variété de problèmes de physique. Il est très utile d’avoir ces techniques dans sa boîte à outils, car elles sont applicables dans une variété de problèmes ! Enfin, la formation en physique nécessaire pour ce projet mettait l’accent sur la dynamique des fluides. J’ai ainsi pu me « plonger » (sans jeu de mots!) dans les mathématiques utilisées pour décrire les écoulements de fluides.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

J’ai trouvé que le plus grand défi était le temps : dans les stages de courte durée comme celui-ci, consacrer de longues périodes de temps à la résolution de problèmes peut nuire à l’avancement du projet. À plusieurs reprises au cours de l’été, j’ai dû tenter de faire fonctionner correctement divers codes, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Cependant, c’était un processus éducatif – apprendre à être patiente et à tolérer les revers est une compétence essentielle dans le monde de la recherche!

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

Si j’ai beaucoup apprécié d’apprendre les bases de la physique pour ce projet, ce que j’ai préféré, ce sont les gens que j’ai pu rencontrer. Bien que le stage ait été effectué virtuellement, les étudiants stagiaires avec lesquels j’ai eu la chance de discuter en ligne étaient dynamiques et amusantes. Le groupe d’étudiants diplômés et mon superviseur, Andrew Cumming, était aussi agréable à côtoyer. Le professeur Cumming explique extrêmement bien les concepts, ce qui a rendu la courbe d’apprentissage enrichissante pendant mon stage. J’ai eu beaucoup de plaisir cet été!

 

Thomas Villeneuve

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

Le sujet de mon stage était la cartographie d’éclipse d’exoplanète. Lorsque la planète se déplace en arrière de son étoile, elle est partiellement masquée par cette dernière. Cela nous permet de d’obtenir de l’information sur des sections précises de l’exoplanète. Les courbes de lumière d’éclipse peuvent permettre de récupérer des cartes détaillées de l’émission thermique d’une planète. Mes recherches ont porté sur la dérivation et la validation d’une base alternative, les fonctions Slepian.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

L’idée que nous pouvons créer des cartes de la surface d’exoplanètes qui sont parfois à des centaines d’années-lumière est assez surprenante! Lorsque nous pointons nos télescopes vers ces planètes, au mieux, nous voyons des points de lumière, et la majorité de cette lumière provient de l’étoile autour de laquelle la planète est en orbite. Les planètes elles-mêmes ne contribuent qu’au dixième ou même au centième du pourcentage du flux thermique total. Malgré cela, nous pouvons mesurer avec grande précision tout changement dans les courbes de lumière planétaire.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

Nous avons découvert que, dans certains cas, les fonctions Slepian sont de meilleure bases pour la cartographie d’éclipse que celles qui sont présentement utilisées (les harmoniques sphériques).

Qu’as-tu appris cet été?

Ce projet a été ma première introduction à de nombreux sujets tels que les harmoniques sphériques, les statistiques Bayésiennes, la photométrie et la spectroscopie des exoplanètes, les simulations MCMC (méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov) et le codage en Python. J’ai appris à faire de la recherche, à lire des articles scientifiques, à créer de belles figures, à donner des présentations et à collaborer dans un environnement de groupe. Un cours universitaire peut être un bon moyen d’en apprendre davantage sur un sujet en particulier, mais je crois que l’étendue des expériences que vous acquérez au cours de la recherche ne pourra jamais être recréée par un environnement de classe.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le plus grand défi était probablement mon manque d’expérience en programmation. Quand j’ai commencé ce projet, j’ai eu la responsabilité de dériver les fonctions Slepian. Cela correspondait davantage à mes forces, comme j’étudie en mathématiques et en physique. Après cela, j’ai écrit du code pour reproduire les fonctions Slepian que j’ai utilisées en conjonction avec des simulations MCMC pour ajuster aux courbes de lumière. J’ai trouvé que c’était un énorme saut pour quelqu’un qui avait peu d’expérience en programmation avec Python. C’était difficile, mais gratifiant à la fin.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

En plus d’apprendre beaucoup sur la physique, interagir avec le professeur Cowan et son équipe a été une très bonne expérience pour moi. Ses étudiants étaient de véritables modèles. Ils étaient toujours prêts à m’aider et à répondre à mes nombreuses questions. Ils ont favorisé un grand sens de la communauté, ce qui a permis à moi et mes collègues de nous sentir très à l’aise et inclus. Nick lui-même est très fier du travail de ses étudiants, ce qui m’a motivé à essayer de faire de mon mieux.

 

Lan Xi Zhu

Stagiaire de l’Université McGill qui a travaillé avec Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

J’ai travaillé au développement d’un outil interactif qui met en œuvre un modèle radiatif-convectif 1D pour étudier la structure thermique de l’atmosphère planétaire. Ce modèle a été décrit dans un article écrit par Robinson & Catling en 2012. Cet outil génère le profil température-pression d’une atmosphère spécifiée par une série de paramètres entrés par l’utilisateur.

Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Ce projet s’inscrit dans la même lignée que mon projet de stage d’été 2019, où j’avais aussi travaillé sur l’Appli Climat, sauf que cette nouvelle version est plus professionnelle. J’ai vraiment aimé l’expérience de travailler sur un projet pendant plusieurs années et de proposer progressivement de nouvelles idées et de nouvelles fonctionnalités.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?

J’ai réalisé une version préliminaire de l’outil interactif qui reproduit avec succès les tracés température-pression avec certains ensembles réalistes de paramètres atmosphériques qui sont mentionnés dans l’article de Robinson & Catling.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris à créer des modules interactifs en Python (Jupyter Notebook). En particulier, j’ai pu générer un graphique qui évolue selon les entrées de l’utilisateur, comme cela a été fait en utilisant Javascript dans l’Appli Climat. J’ai également appris et appliqué diverses stratégies de résolution de problème compte tenu de la complexité du modèle.

Qu’est-ce qui a été le plus gros défi?

Le modèle que nous essayons de mettre en œuvre contient des composantes mathématiques lourdes. Étant donné que le modèle a été développé à l’origine pour étudier les planètes et les lunes du système solaire, il était assez difficile d’évaluer s’il pouvait tout-de-même être appliqué aux exoplanètes, qui sont très différentes des mondes du système solaire.

Qu’est-ce que tu as aimé le plus à propos de ton stage?

J’ai aimé l’incertitude de ce projet, dans le sens où nous ne savions pas au départ si ce modèle pouvait réellement être transformé en un programme interactif. C’était difficile, mais aussi excitant de ne pas savoir exactement où l’on allait.