Ecole ARES III – Biarritz 11-17 Septembre 2023
Dernière annonce (7 septembre)
Circulaire du 5 juillet
Agenda de l’école
Liste des participants
Information pour les sessions de travaux pratiques
List of exoplanets to be studied during the training session
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Information locale
L’école est ouverte aux doctorants, post-docs ou jeunes chercheurs travaillant dans le domaine des exoplanètes – elle offre une introduction à plusieurs sujets dans le domaine de la science des exoplanètes, ainsi que des sessions de formation avec des sessions de calcul réelles. Les écoles Ariel précédentes sont décrites dans la liste suivante :
Informations pour les participants potentiels
Pré-requis : bonnes connaissances en physique/astrophysique ; programmation en Python.
Une pré-inscription peut être faite sur ce site – en cas d’acceptation, le séjour est entièrement pris en charge (repas et hébergement sur place à Biarritz) – seul votre voyage jusqu’à Biarritz est à votre charge.
Le comité local d’organisation est composé de JP Beaulieu and P Drossart (IAP)
Dates
Arrivée le lundi 11 september (matin) – Départ le dimanche 17 septembre (après-midi)
La pré-inscription est close
Comité d’organisation scientifique
La liste des membres du comité est sur la page SOC
Première annonce
Planètes chaudes de rayon inférieur à 4 Rearth, inversion classique versus techniques d’apprentissage profond
Nous vivons actuellement un âge d’or pour la science des atmosphères des exoplanètes, avec les premiers résultats du JWST et la future mission spatiale Ariel. Avec le soutien du CNES, nous organisons les écoles Ariel pour les jeunes scientifiques qui seront bientôt les fers de lance de l’analyse scientifique des atmosphères des exoplanètes. L’édition 2023 de l’école Ariel aura lieu du 11 au 17 septembre à Biarritz. Comme lors de l’édition précédente, nous aurons des conférences générales et des travaux pratiques. L’accent sera mis sur la modélisation des atmosphères d’exoplanètes chaudes ou tièdes, dans la gamme de rayon 1-4 Rearth, et les différentes approches pour la récupération.
Les étudiants travailleront en équipes de deux. Pour la première session pratique, chaque groupe se verra assigner 1 à 2 planètes de la liste des cibles des cycles 1 et 2 du JWST et présentes dans l’échantillon de référence de la mission Ariel. Ils calculeront ensuite des modèles directs des planètes, pour JWST/NIRSPEC et Ariel, avec différentes hypothèses sur la planète, puis essaieront d’effectuer des recherches en utilisant les barres d’erreur estimées de JWST-ETC et d’Ariel-Rad. Par exemple, peut-on mesurer le rapport C/O dans GJ1214b avec les observations NIRSPEC 3-5 microns ? Ensemble, les étudiants construiront un échantillon assez exhaustif de planètes, et seront en mesure d’étudier laquelle est la plus favorable pour des observations à l’heure actuelle avec NIRSPEC et plus tard pour Ariel. Cette session pratique sera également une préparation opportune pour les propositions du cycle 3 du JWST.
La deuxième partie sera un premier contact avec l’apprentissage automatique, un nouvel ensemble de techniques qui ont récemment émergé dans un vaste domaine d’analyse scientifique en concurrence avec des techniques d’extraction optimisées. La grande dimension de l’espace des paramètres dans la recherche d’exoplanètes rend les extractions bayésiennes standard (comme dans la première partie de l’école) difficiles et les méthodes d’apprentissage automatique sont explorées dans l’équipe Ariel afin d’évaluer leur potentiel. Depuis 2020, un » Ariel Data Challenge » ouvert est organisé par l’UCL (I. Waldmann) pour mettre en compétition différentes approches de ML sur un sujet donné. Le consortium Ariel a également initié une réflexion sur une stratégie de réduction des données pour les instruments Ariel, en utilisant des approches de ML. Dans le cadre d’Ariel France, le CNES a développé un soutien aux laboratoires Ariel pour les aider à développer une expertise dans le domaine, avec l’aide d’experts du CNES. Dans ce contexte, l’école ARES 2023 de Biarritz proposera une journée d’initiation aux techniques de ML, avec une introduction générale au domaine, suivie d’une session de formation sur un cas concret, la base d’un des défis de données. Cette initiation ouvrira la voie à de futurs développements dans le domaine pour les années à venir, en particulier avec la préparation d’un dry-run Ariel en2024 qui simulera un scénario de mission Ariel de bout en bout.
Arrivéee lundi 11 septembre (matin) – début des cours à 14h