Détection de Planètes en Formation par Spectroscopie Intégrale de Champ

Detection of Forming Planets with Integral Field Spectrographs

• Auteur / Autrice : Rémi Julo
• Direction : Olivier Michel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Astrophysique et Milieux Dilués
• Date : Inscription en doctorat le 01/08/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique (Grenoble, Isère, France ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Planetologie et d'Astrophysique de Grenoble

Mots clés

Mots clés libres

Protoplanète

Détection

Hyperspectral

Protoplanet

Detection

Hyperspectral

Résumé

L'étudiant[e] sera responsable du développement, de l'implémentation (test et validation), et du déploiement d'algorithmes novateurs pour l'analyse des données IFS afin d'accroître nos capacités de détection des planètes en formation. Le travail sera organisé autour de trois axes : - l'étudiant[e] proposera et adaptera des algorithmes pour détecter les signaux planétaires parcimonieux dans des données traitées de manière optimale (reconnaissance de motifs, etc); - elle/il/ielle adaptera les méthodes de calibration des données hyperspectrales pour diminuer les taux de faux positifs; - elle/il/ielle appliquera massivement ces outils sur des données obtenues avec le Very Large Telescope (VLT; Chili) dans le but de détecter de nouvelles planètes. Il sera donné l'opportunité à l'étudiant[e] de proposer et conduire ses propres programmes d'observation et de participer à la préparation scientifique des instruments VLT/SPHERE+ et ELT/HARMONI qui offriront prochainement de nouvelles opportunités de détection et de caractérisation des planètes en formation. Les algorithmes et les découvertes d'exoplanètes seront publiées dans les articles de références et les codes mis en ligne.

The student will lead the development, implementation (testing and validation), and deployment of novel algorithms for IFS data processing and increasing the detection of forming planets. The work will be split into three main items: - the student will propose and adapt algorithms for detecting sparse planetary signals in the optimally processed data; - whenever necessary, the student will adapt the data reduction tools to improve the quality of the pre-processing steps of our hyperspectral data and reduce the false positive rate; - the tools will be deployed on existing and forthcoming data (MUSE, ERIS) obtained at the Very Large Telescope (VLT; Chile) to detect new planets. The student will be given the opportunity to lead own observing programs, and participate in the scientific preparation of the ongoing instruments (ELT-HARMONI, VLT-SPHERE+) which will soon offer additional opportunities for detecting and characterizing such planets. The algorithms and discoveries will be published in reference papers and the codes publicly released.