Fin des stages d’été 2018 à l’iREx

La rentrée des classes signifie la fin des stages pour les 6 boursièr(e)s Trottier et 6 autres étudiant(s) exceptionnel(le)s qui travaillaient avec nous cet été. Les résultats auxquels ils sont parvenus sont impressionnants. Dans les entrevues ci-dessous avec neuf d’entre eux (Mariya Krasteva, Emily Pass, Caroline Piaulet, Maryum Sayeed, Jessica Speedie, Thomas Vandal, Ben Leblanc, Juliette Goeffrion et Evelyn MacDonald), apprenez-en plus sur leur expérience cet été, sur les projets sur lesquels ils ont travaillé, les défis qu’ils ont rencontrés et leurs plus grands accomplissements.

Nos stagiaires d’été 2018. Rangée du haut, de gauche à droite : Evelyn MacDonald, Jessica Speedie (boursière Trottier), Shereen Elaidi, Claudi Bielecki, Maryum Sayeed (boursière Trottier). Rangée du bas, de gauche à droite : Mariya Krasteva (boursière Trottier), Caroline Piaulet (boursière Trottier), Emily Pass (boursière Trottier) et Thomas Vandal (boursier Trottier). Crédit : Étienne Artigau.

Mariya Krasteva

Stagiaire Trottier de Concordia, supervisée à l’été 2018 par Étienne Artigau et René Doyon à l’Université de Montréal et Claire Moutou au Télescope Canada-France-Hawaii

Sur quoi portait ton stage?
Mon premier projet portait sur la création d’une interface web permettant de chercher des étoiles par leurs coordonnées et de rendre l’information de plusieurs catalogues simultanément. Le but premier était de permettre aux chercheurs d’obtenir rapidement de l’information sur des étoiles observées par la mission TESS. Le principe derrière cette application est semblable à l’outil de recherche SIMBAD, déjà utilisé par les astronomes, mais elle possède des capacités de recherche plus poussées et personnalisées pour les catalogues dans l’infrarouge. L’outil utilise d’abord des données de Gaia DR2, et localise les cibles dans les catalogues 2MASS, WISE, SDSS, Pan-STARRS et SkyMapper. Le résultat final est une série de graphiques interactifs qui inclue une distribution spectrale d’énergie, un diagramme couleur-magnitude, une visualisation du champ de vue et un tableau résumant les propriétés de l’étoile. Connaître le profil complet d’une étoile à travers une simple recherche va faciliter l’étude des étoiles ciblées par TESS et leur suivi avec l’instrument SPIRou.
Mon second projet avait lieu au Télescope Canada-France-Hawaii (TCFH). J’ai développé un outil de visualisation pour l’instrument SPIRou qui permet d’afficher un spectre d’étoile observée par SPIRou, d’identifier les espèces atomiques visibles et de montrer les raies d’absorption atmosphériques dues à différentes molécules. L’ensemble de cette information devait être affichée simultanément et de manière interactive pour que les chercheurs puissent obtenir de l’information révélée par le spectre de haute résolution plus facilement.
Qu’est-ce qui est intéressant à propos de ce projet?

Le projet était surtout de développer des outils, mais ceci exigeait beaucoup de recherche en lien avec les différents instruments, catalogues et corrections à apporter. La partie la plus gratifiante était de savoir que ces outils vont être très utiles à de nombreux chercheurs. La première publication des données de la mission TESS est prévue pour janvier 2019 et la première publication de données pour l’instrument SPIRou, pour octobre 2018. C’est donc un moment charnière dans le domaine de la recherche d’exoplanètes, et les outils de visualisation que j’ai développés vont tomber à point pour gérer toutes les données à venir.

Qu’as-tu découvert? Quel est ton résultat le plus important?
En manipulant les spectres haute résolution de SPIRou, j’ai réalisé qu’il y avait des artefacts provenant du processus de réduction de données, un niveau de bruit thermique élevé dans une partie du spectre et de légers décalages avec les modèles. Le fait de voir les modèles et les données simultanément a permis de confirmer ces problèmes et de trouver des solutions pour les traiter adéquatement.
Visualiser les données provenant de tous les catalogues sur le même graphique permet de réaliser que les mesures prises dans certains filtres, comme ceux de SDSS par exemple, ne sont pas fiables au-delà d’un certain niveau de flux. Sans l’outil de visualisation, nous aurions probablement conclu de même, mais ça aurait pris beaucoup plus de temps. L’outil est donc déjà très utile, même s’il est encore en développement.
Qu’as-tu appris cet été?

Étant entourée tout l’été d’astronomes, de spécialistes en instrumentation et d’ingénieurs, j’ai beaucoup appris sur le domaine de la recherche sur les exoplanètes et sur l’astronomie infrarouge,  de même que sur tout le processus qui se déroule entre l’obtention des données et la publication de résultats. Du télescope jusqu’à la visualisation des résultats et la comparaison avec les modèles, il y a indéniablement un long cheminement! J’ai eu l’occasion de faire partie de la deuxième mission d’observation de SPIRou au TCFH ainsi que d’observer à l’Observatoire du Mont-Mégantic. J’ai aussi pris part à l’installation de SPIRou au sommet du Maunakea et à la préparation de la mission d’observation. C’était fascinant pour moi de découvrir tous ces nouveaux aspects de la recherche en astronomie.

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

Je crois que le plus gros défi était de concevoir une application web sans avoir aucune connaissance en développement web à priori. Créer l’algorithme de recherche, l’interface web et concevoir un outil interactif n’était pas une chose facile pour un demi-été. Je pense aussi que cette expérience a défié ma capacité à m’adapter rapidement à un nouveau projet, à un nouveau pays et à un nouveau superviseur à mi-chemin à travers mon stage. Je suis heureuse que cette formation m’ait apporté ces défis et m’ait permis de developper de nouvelles compétences et de mener mes deux projets jusqu’au bout.

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

Je crois que ce que j’ai aimé le plus, c’est tous les gens que j’ai rencontrés à travers mon périple. Les stagiaires de l’iREx provenaient de tous les coins du Canada, tous avec une grande variété d’intérêts et d’ambitions. Travailler avec René Doyon et Étienne Artigau a été une expérience très positive dans le domaine de l’instrumentation. Visiter le TCFH et l’Observatoire du Mont-Mégantic m’a apporté une nouvelle perspective sur l’astronomie. Être immergée dans une communauté majoritairement française au TCFH m’a ouvert les yeux sur l’étendue de la collaboration. Les gens du TCFH possédaient différentes expertises et étaient tous très accueillants. J’ai beaucoup appris par rapport au domaine de recherche, mais également par rapport à mes propres ambitions pendant mon séjour là-bas, sans parler des amitiés que j’ai développées et de l’expérience fantastique que j’ai eu à travailler avec l’astronome Claire Moutou.

 Emily Pass

Stagiaire Trottier de Waterloo, supervisée à l’été 2018 par Nicolas Cowan à l’Université McGill

Sur quoi portait ton stage?

J’ai étudié la température des planètes de type jupiter chaude en utilisant des processus gaussiens, une technique d’apprentissage automatique.

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

J’ai trouvé incroyable que nous ayons la technologie pour étudier les atmosphères de planètes qui sont à des centaines d’années-lumière! Juste avant qu’une planète passe derrière son étoile, on voit la lumière de l’étoile, et la lumière réfléchie par la planète. Quand la planète n’est plus visible, on reçoit moins de lumière du système. En observant cette diminution à plusieurs longueurs d’onde, il est possible d’étudier des couches différentes de l’atmosphère de la planète, car l’atmosphère est plus opaque à certaines longueurs d’onde qu’à d’autres. J’ai utilisé cette information pour étudier la température des planètes, mais on peut utiliser la même stratégie pour étudier d’autres propriétés de cette dernière.

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

J’ai créé ma propre méthode exploitant les processus gaussiens, je l’ai testée avec les données simulées, et trouvé qu’elle fonctionne bien. Mon résultat le plus important a été d’obtenir de nouvelles estimations de température pour douze vraies exoplanètes.

Qu’as-tu appris cet été?

Je savais comment programmer, mais c’était la première fois que j’utilisais l’apprentissage automatique. Cette technique est l’avenir de la programmation, et j’avais très hâte de développer des compétences dans cette technologie avancée, qui est très en demande dans différents milieux.

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

Habituellement, on utilise des processus gaussiens pour des ensembles qui contiennent des milliers de données. Moi, je n’avais que trois points, des observations obtenues dans trois filtres de l’infrarouge par des télescopes spatiaux ! Ça m’a pris du temps et de la créativité pour adapter la méthode à si peu de données. J’ai dû « entraîner » mon processus gaussien avec des données provenant d’un autre ensemble, le spectre théorique de l’eau, car les atmosphères des Jupiters chauds sont dominées par l’eau dans l’infrarouge.

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

J’ai rencontré beaucoup des gens incroyables durant mon stage, à l’iREx et aussi à l’Institut Spatial de McGill. En assistant aux discussions, aux colloques et aux ateliers hebdomadaires, je sentais que je faisais réellement partie de la communauté des astronomes.

Caroline Piaulet

Stagiaire Trottier de l’Université de Montréal, supervisée à l’été 2018 par Björn Benneke à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

Mon directeur de recherche, le professeur Björn Benneke, a développé un code de modélisation incluant une implémentation de type Markhov Chain Monte Carlo, qui permet de contraindre les paramètres des atmosphères d’exoplanètes à partir de spectres par transmission (lorsque la planète passe devant son étoile), d’éclipse secondaire (quand la planète passe derrière son étoile) ou d’observations directes (pour des planètes à très grandes distances de leurs étoiles-hôtes et ayant une température élevée). Jusqu’ici, pour obtenir des contraintes sur le profil vertical de température de l’exoplanète (sa température à différentes altitudes), on utilisait des formes paramétrées pour le décrire, ce qui ne permettait pas une grande flexibilité. Mon projet principal a consisté à implémenter une nouvelle manière de décrire ce profil de température à partir de spectres, sans utiliser une paramétrisation déterminée. Ceci sera très utile tout particulièrement lorsque des spectres de plus grande qualité seront obtenus avec le télescope spatial James Webb (JWST).

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

Le profil de température dans l’atmosphère d’une planète est crucial pour déterminer son habitabilité, et ce pour deux raisons principales. La première est que pour que la vie puisse exister à la surface d’une planète, il faut que la pression et la température à sa surface soient adéquates pour que les liens covalents qui donnent lieu à l’agencement de molécules organiques complexes puissent se former. La deuxième est que la température d’une planète à chaque « couche » dans l’atmosphère est déterminant pour sa composition chimique, ce qui peut ou non en faire un milieu hospitalier pour le développement de formes de vie.

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

J’ai pu démontrer que dans le cas de la planète géante HD 209458b, la qualité des données fournies par l’instrument NIRISS sur le JWST pourra permettre de contraindre avec précision son profil de température, ainsi que sa composition. De plus, pour des cibles avec un plus faible rapport signal sur bruit, la méthode que j’ai développée permettra d’obtenir davantage d’informations que les méthodes précédentes, à partir des mêmes données.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris énormément cet été par rapport aux différentes méthodes observationnelles qui existent pour obtenir des spectres d’exoplanètes. Sur le plan de la modélisation, j’ai beaucoup appris sur tous les processus qui entrent en jeu dans les atmosphères et qui donnent lieu aux caractéristiques des spectres observés. Enfin, j’ai pu améliorer ma maîtrise de la programmation orientée objet en Python.

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

Mon projet se basait sur un code présenté dans Line et al. (2015), qui permet de contraindre le profil de température de naines brunes. Ces objets sont bien isolés et les observations qu’on peut en obtenir sont de meilleure qualité que celles qu’on peut obtenir pour des exoplanètes. Aussi, lorsque j’ai essayé d’adopter la même méthode qu’eux, je me suis heurtée au problème d’une dégénérescence existant entre le profil de température et la composition des atmosphères, qui devenait prédominante pour les données de moins bonne qualité dont nous disposons pour les exoplanètes. Cela a été un défi à surmonter, mais au final nous l’avons solutionné en paramétrant les « couches » dans l’atmosphère en fonction de la profondeur optique plutôt que de la pression, ce qui a permis de lever cette dégénérescence.

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

J’ai beaucoup apprécié, tout au long de l’été, les liens et la complicité qui se sont noués avec les autres étudiants d’été et ceux qui sont aux cycles supérieurs. Ceci a rendu cette expérience encore plus agréable, car nous savions tous que nous pouvions nous tourner vers les autres lorsque nous faisions face à des difficultés. J’ai aussi aimé le fait de sentir que chaque jour, on contribue à comprendre des choses qui nous dépassent, et je suis toujours émerveillée par cet aspect du projet de recherche.

Maryum Sayeed

Stagiaire Trottier de UBC, supervisée à l’été 2018 parJason Rowe à Bishop’s

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur l’analyse des données de K2 à propos d’Uranus. Le but de notre projet était d’examiner l’activité sismique et les tendances météorologiques de la planète, et d’analyser la lumière du Soleil reflétée par celle-ci. La plupart des planètes que K2 a trouvées ressemblent à Uranus ou Neptune, donc il est très important de comprendre le fonctionnement et la composition de ces planètes.

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

Chaque étape de ce projet était intéressante! J’ai appris comment extraire des données, comment les traiter et les analyser en utilisant plusieurs outils et méthodes. Je trouvais chaque étape passionnante, mais aussi très utile et pertinente pour le projet.

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

Même s’il y avait beaucoup de bruit dans les données, je fus capable d’utiliser la lumière du Soleil reflétée par Uranus pour étudier les oscillations de ce dernier. Nous avons déterminé les paramètres stellaires du Soleil, avec une erreur somme toute assez petite, en utilisant ces observations.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris comment réduire les données, l’importance d’essayer plusieurs méthodes pour une même tâche et comment écrire un code efficace. Je me suis aussi familiarisée avec les outils utilisés pendant l’analyse et j’ai appris les rudiments de l’astérosismologie. D’autre part, mes nouvelles connaissances à propos d’Uranus et de Neptune m’ont permis d’apprécier l’importance de ces planètes.

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

Mon plus gros défi était d’écrire des codes qui fonctionnent efficacement, et de comprendre et d’appliquer les différentes méthodes pour réduire les données. Je n’avais pas d’expérience antérieure liée à ce projet, donc c’était difficile pour moi de comprendre l’importance de chaque étape. Une fois l’étape de réduction terminée, il était beaucoup plus facile de comprendre comment nos modèles étaient utilisés.

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

J’ai tout aimé à propos mon stage! J’ai eu la chance d’utiliser ce que j’ai appris durant mes cours pour le projet, comme les transformations de Fourier, les convolutions, etc. De plus, c’était très amusant de travailler sur le projet du début à la fin : j’avais la chance d’extraire les données, de faire la réduction et les analyser, ce qui m’a donné des résultats importants. J’ai beaucoup aimé la communauté de l’iREx. Tout le monde était d’un grand soutien et les gens étaient enthousiastes à propos de l’astrophysique. Finalement, j’ai aimé faire de la recherche stimulante et de pointe dans un domaine de l’astronomie qui m’intéresse.

Jessica Speedie

Stagiaire Trottier de McMaster, supervisée à l’été 2018 par David Lafrenière à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

Mon projet de stage était motivé par la nécessité de déterminer la masse d’objets qui sont à la frontière entre les naines brunes et les planètes. La masse de certains de ces objets n’est pas connue avec une grande précision. Cela cause un problème parce que d’après nos définitions actuelles, la masse est ce qui détermine l’identité de ces objets :  au-delà de 13 fois la masse de Jupiter, on parle d’une naine brune, en deçà, d’une planète. Nous avions deux idées quant à l’amélioration des estimations de masses: (1) détecter la présence de deutérium dans le spectre d’émission, ce qui permettrait de mettre une limite inférieure sur la masse de ~ 13 masses de Jupiter, qui est la masse minimale requise pour la fusion thermonucléaire du deutérium, ou (2) contraindre la gravité de surface dans un premier temps, ce qui permettrait par la suite le calcul de la masse. Ces deux méthodes requièrent de la spectroscopie haute résolution, et l’instrumentation nécessaire pour obtenir ces données n’est devenue disponible que récemment. Le nouveau spectrographe du Télescope Canada-France-Hawaï, SPIRou, sera capable de fournir ces spectres d’émission à haute résolution.

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

Les résultats des observations simulées seront utilisées pour la préparation des observations qui seront faites avec SPIRou. Les deux méthodes que nous avons utilisées sont des moyens créatifs d’utiliser à notre avantage la haute résolution des observations de SPIRou. Mon travail sur l’amélioration des estimations de masses des naines brunes / planètes géantes contribue à un domaine dont le progrès sur ce front a relativement stagné durant les 10-15 dernières années.

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

Il y a deux résultats importants. Premièrement, d’après les modèles que nous avions à notre disposition cet été, SPIRou ne serait pas capable de détecter du deutérium dans l’atmosphère d’un objet à 900K. Il faudrait davantage de modèles pour conclure quant aux objets à de plus hautes températures. Deuxièmement, nous avons trouvé qu’il y a un moyen de déterminer la gravité de surface d’une naine brune en comparant les caractéristiques à petite échelle de son spectre d’émission (c’est-à-dire les raies d’émission) à des modèles de référence. Cela fournit une alternative aux estimations de masse actuelles, qui sont plutôt établies à partir des caractéristiques à grande échelle. Une étude plus approfondie est requise pour confirmer ces conclusions, mais les résultats préliminaires sont prometteurs.

Qu’as-tu appris cet été?

Mon séjour au sein de l’iREx m’a donné un aperçu véritable de la manière dont travaillent les chercheurs. J’ai appris à quel point la recherche est difficile – on fait sans cesse face à des problèmes, et aussi le fait que les choses prennent toujours plus longtemps que ce à quoi on s’attendait au début. Une leçon importante est la façon dont on gère un résultat négatif, ou l’absence du résultat positif que l’on recherchait. J’ai appris à avoir le même respect pour un graphique qui dit “non” qu’un graphique qui dit “oui”.

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

Le plus grand défi a été la confrontation avec l’inconnu. La recherche est le procédé qui permet de répondre à des questions auxquelles personne n’a répondu avant, il n’y a pas de “solutionnaires” avec lequel comparer sa réponse, comme ceux que l’on a à l’école. Il est impossible de ne pas s’inquiéter de la possibilité d’avoir commis une erreur quelque part, d’une part parce que l’on ne sait pas a priori quel sera le résultat, et d’autre part parce que certaines procédures peuvent être longues et compliquées. J’ai eu du mal à me sentir confortable avec cela, de la même manière dont je suis confortable avec le contenu d’un manuel, mais j’ai compris que c’est ainsi que la science fonctionne. Un résultat devient accepté lorsqu’il est répété au fil du temps.

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

J’ai vraiment apprécié le fait de faire partie d’une communauté de chercheurs. Commencer la journée au bureau en regardant les nouveaux articles et en buvant mon café du matin – je m’y habituerais très bien! J’ai aussi aimé la liberté qui vient avec le fait de faire de la recherche. On est libre d’être créatif et d’essayer quelque chose pour voir si cela fonctionne. Au fur et à mesure que l’on gagne de l’expérience, notre jugement s’aiguise, et nos idées deviennent plus complexes alors qu’elles incorporent les aspects successifs de ce que l’on a essayé par le passé.

Thomas Vandal

Stagiaire Trottier de McGill, supervisé à l’été 2018 par René DoyonJulien Rameau et Lauren Weiss à l’Université de Montréal

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur l’utilisation des processus gaussiens pour soustraire le bruit stellaire des vitesses radiales de Beta Pictoris afin d’ensuite déterminer la masse de la planète Beta Pictoris b. Beta Pictoris est une étoile jeune et active, bien connue pour son disque circumstellaire. En 2010, une planète géante (Beta Pictoris b) a été découverte par imagerie directe autour de cette étoile. Un processus gaussien est une méthode non paramétrique utilisant une fonction de covariance pour générer un modèle correspondant à un ensemble de points. Nous avons testé plusieurs fonctions de covariance afin de trouver celle qui conviendrait le mieux pour ce projet. Le processus gaussien était optimisé grâce à une courbe de lumière avant d’être utilisé pour modéliser les données de vitesse radiale.

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

Beta Pictoris est l’un des rares cas où une planète est directement imagée autour d’une étoile pour laquelle des données de vitesse radiale sont disponibles. Aussi, la plupart des paramètres orbitaux de la planète sont bien connus grâce à plusieurs années d’observation. Cependant, la masse de la planète n’a jusqu’à présent été obtenue que par des modèles d’évolution basés sur sa luminosité. Obtenir la masse de Beta Pictoris b directement à partir des vitesses radiales constituerait une occasion de tester ces modèles d’évolution. Ce projet est également une occasion d’en apprendre plus sur l’efficacité des processus gaussiens pour les étoiles qui présente une grande activité stellaire.

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

Nous avons constaté que le choix de fonction de covariance a une grande importance dans un projet comme celui-ci : certaines fonctions éliminaient le signal de la planète des données de vitesses radiales et empêchaient toute mesure de sa masse. Nous nous sommes donc concentrés sur les fonctions de covariances qui ne faisaient pas disparaître tout signal des vitesses radiales. Cependant, même en utilisant ces dernières, nous n’avons pas pu déterminer directement la masse de Beta Pictoris b. Par contre, en faisant plusieurs tests avec notre méthode, nous avons pu conclure que certaines fonctions de covariance étaient plus efficaces que d’autres pour faire face à ce problème, et que de plus longues courbes de lumière et de vitesses radiales étaient essentielles pour une étoile aussi active que Beta Pictoris.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai appris beaucoup de chose sur les processus gaussiens, puisque c’est la principale méthode que j’ai utilisée pour ce projet. J’ai aussi amélioré mes compétences en programmation, avec Python, car j’ai passé une grande partie de l’été à analyser des données avec ce langage. J’ai également acquis beaucoup de connaissances à propos des exoplanètes, particulièrement à propos de la méthode des vitesses radiales.

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

Le plus gros défi fut de lire une grande quantité d’articles en début de stage afin de bien comprendre le contexte, les objectifs, et les techniques utilisées lors de ce projet. Développer une bonne compréhension des processus gaussiens fut particulièrement demandant, mais s’est révélé essentiel pour l’analyse de données tout au long du projet.

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

Ce que j’ai le plus aimé de mon stage c’est qu’il m’a fournis une introduction à la recherche en astronomie. J’ai développé un intérêt pour le domaine des exoplanètes au secondaire, donc j’ai beaucoup apprécié de pouvoir travailler sur ce sujet cet été. J’ai aussi aimé l’environnement de travail à l’iREx, ainsi que l’excellent support que m’ont apporté mes superviseurs.

Juliette Geoffrion

Stagiaire Trottier de McGill, supervisé à l’été 2018 par Nicolas Cowan à McGill

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur l’exo-cartographie, plus particulièrement sur le développement d’un outil pour faire des cartes d’albédo d’exoplanètes lorsque qu’on possède de l’information sur plusieurs rotations consécutives et que la planète est à latitude constante. J’étais intéressée à utiliser cet outil pour examiner les données de la Terre prises avec EPIC et voir si nous pouvions enlever les nuages de cartes d’albédo de la Terre. L’idée derrière ce projet est que les nuages pourraient fausser les données d’albédo qui proviennent d’exoplanètes et nous voulons savoir comment corriger ces données pour en apprendre plus sur les surfaces des exoplanètes.

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

L’exo-cartographie en général est un domaine très intéressant car cela permet d’avoir une idée de ce dont ont l’air les surfaces de planètes très lointaines. Mon projet était intéressant car il permettait d’établir comment nous pouvons utiliser la Terre pour en apprendre davantage sur d’autres planètes.

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

J’ai découvert que créer des cartes d’albédo de la Terre sans nuages n’est pas un exercice facile! Je travaille toujours à obtenir un outil de cartographie longitudinale qui fonctionne efficacement.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai beaucoup appris sur la programmation. Plus précisément, j’ai amélioré mes compétences en Python, j’ai appris à créer des programmes plus efficaces et à travailler avec des algorithmes que je ne connaissais pas.

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

Acquérir les connaissances de base nécessaires sur l’exo-cartographie afin de commencer mon projet, ainsi que les notions de programmation.

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

J’ai aimé être entourée par des gens qui étudient l’astronomie et l’astrophysique et en apprendre beaucoup sur le sujet en assistant aux événements organisés par l’iREx et le McGill Space Institute.

Ben Leblanc

Stagiaire Trottier de Bishop’s, supervisée à l’été 2018 par Jason Rowe à Bishop’s

Sur quoi portait ton stage?

Mon stage portait sur l’analyse photométrique des données de de la planète Uranus obtenue grâce à la mission K2. Le plus gros de mon travail était la réduction de ces données. La mission K2 ne s’attarde habituellement pas à objets aussi brillants et proches qu’Uranus, donc il y avait beaucoup à faire. La saturation de l’image et le mouvement d’Uranus sur le détecteur étaient les plus gros problèmes à régler. Après la réduction des données, l’objectif était d’examiner la météo sur Uranus et d’obtenir de l’information sur le Soleil grâce à sa lumière réfléchie sur la planète.

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

L’aspect le plus intéressant du projet pour moi a été de voir les données changer de mois en mois pendant l’été. À chaque fois qu’une nouvelle opération de réduction était complétée, on voyait nettement la différence dans la courbe de lumière.

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

Nous n’avons pas encore des résultats finaux, car on est encore en train de réduire les données. Les plus importantes étapes dans le traitement des données étaient de trouver la grandeur et la forme optimales de l’ouverture pour avoir des données de qualité.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai beaucoup appris à propos du processus de récupération des données et sur la production d’une courbe de lumière. J’ai aussi appris beaucoup sur la programmation en Python, je suis sûr que je pourrais maintenant faire presque n’importe quoi avec ce langage de programmation. Finalement, j’ai appris qu’il y a un très grand nombre de techniques de réduction et un des plus grands problèmes pour les scientifiques est de déterminer les meilleures selon les différentes situations.

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

Le plus gros défi a été de créer ma première courbe de lumière. Je n’étais pas capable d’évaluer mon progrès avant cela. Parfois, il a fallu que je recommence complètement parce que je n’arrivais pas à déterminer si je progressais.

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

La chose que j’ai plus aimée à propos de mon stage, c’est toutes les opportunités que cela m’a procurées. J’ai eu la chance de rencontrer plein de personnes quand je suis allé à la conférence Emerging Researches in Exoplanet Science (ERES IV) à l’Université Penn State en Pennsylvanie et j’ai pu faire plusieurs séjours à l’Observatoire du Mont Mégantic.

Evelyn MacDonald

Stagiaire Trottier de McGill, supervisé à l’été 2018 par Nicolas Cowan à McGill

Sur quoi portait ton stage?

J’ai utilisé des données du Atmospheric Chemistry Experiment pour créer un spectre de transit de la Terre. J’ai simulé le spectre qu’on obtiendrait avec le télescope spatial James Webb pour une planète similaire en tout point qui se trouverait autour de différents types d’étoile. Ces spectres permettent d’identifier les molécules principales qui se trouvent dans l’atmosphère. Mes simulations permettent donc de comprendre à quel point nous pourrions reconnaître que l’atmosphère d’une exoplanète ressemble à la nôtre.

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

Les données de la Terre que j’ai utilisées ont une résolution spectrale très élevée, et sont séparées par hauteur, latitude, et saison. Ces données sont donc beaucoup plus détaillées que celles qu’on obtiendrait d’un spectre de transit, dans lequel on mesure seulement une diminution globale du flux de l’étoile. Mon but était de créer un spectre de transit à partir de ces données. J’ai aussi pu trouver plus précisément où les photons sont bloqués par des molécules, et comment cela dépend de la résolution spectrale.

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

Dans le spectre de la Terre, aux longueurs d’onde où l’atmosphère est transparente, la majorité du flux du Soleil est transmise près de la surface, mais l’atmosphère en bloque une partie, ce qui contribue à la profondeur de transit. Cela veut dire que dans un spectre de transit, on reçoit des photons venant de plus bas dans l’atmosphère qu’on le penserait quand l’atmosphère est transparente.

Qu’as-tu appris cet été?

J’ai surtout appris à communiquer mon travail aux autres. J’ai écrit mon premier article, alors j’ai amélioré ma présentation des résultats et mon écriture scientifique. J’ai aussi appris à présenter une affiche et à faire une présentation. J’ai également amélioré mes habiletés en Python.

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

C’était difficile de mieux comprendre ma propre recherche en utilisant le travail des autres. J’ai eu de la difficulté à lire des articles et les comprendre dans le contexte de ce que j’avais déjà appris. J’ai dû apprendre à travailler de façon indépendante, en utilisant des résultats précédents pour obtenir et comprendre mes propres résultats.

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

Ce que j’ai le plus aimé est de me sentir valorisée pour mon travail. À mesure que j’avançais, j’ai appris à expliquer aux professeurs et aux autres étudiants mes résultats, et à répondre aux questions portant sur mon travail. J’avais l’impression d’être nouvelle, mais pas complètement perdue, dans la communauté universitaire. Je suis reconnaissante que les membres de l’iREx et de l’Institut Spatial de McGill aient encouragé les stagiaires à participer aux discussions et à poser des questions.