Planetary system architectures, internal structure and composition of terrestrial exoplanets
BORIS DOI
Abstract
Just 30 years ago, exoplanets were merely a theoretical concept. Today, thanks to remarkable advances in research, we are getting ever closer to discovering a habitable, and possibly inhabited, planet. However, even before we can study an exoplanet's habitability, detecting these planets is particularly challenging. These small, terrestrial planets located in their star's habitable zone are low in mass and have relatively long orbital periods, pushing the technical limits of our instruments.
In the coming years, with the launch of PLATO, the ELT, and mission concepts like LIFE or HWO, the detection and characterisation of these planets will become far more common than they are now. Yet, even with these instruments, the observation time required is immense, and the lack of a targeted search strategy risks wasting a great deal of time.
My doctoral research addresses this issue by exploring how to predict where to look for these planets, around which stars and in which systems. I specifically studied the correlations between the properties of planets in synthetic systems generated by the Bern model, aiming to define a typical profile for systems likely to host Earth-like planets. I then used this preliminary study to predict which systems are most likely to harbor such planets through a machine learning model. As a result, I identified 44 systems as potential candidates for future observations.
To further improve these predictions, I developed a new method to account for the observational bias inherent in the radial velocity technique, providing a better analysis of planetary systems modelled by the Bern framework.
Beyond prediction, I also determined the potential internal structure of ten planets, one of which is particularly promising for future follow-up observations aimed at characterising its atmosphere. Finally, I contributed to the modelling of exoplanet composition in the Bern model, to enrich the correlation and prediction studies with the upcoming wealth of data on exoplanetary composition.
In the coming years, with the launch of PLATO, the ELT, and mission concepts like LIFE or HWO, the detection and characterisation of these planets will become far more common than they are now. Yet, even with these instruments, the observation time required is immense, and the lack of a targeted search strategy risks wasting a great deal of time.
My doctoral research addresses this issue by exploring how to predict where to look for these planets, around which stars and in which systems. I specifically studied the correlations between the properties of planets in synthetic systems generated by the Bern model, aiming to define a typical profile for systems likely to host Earth-like planets. I then used this preliminary study to predict which systems are most likely to harbor such planets through a machine learning model. As a result, I identified 44 systems as potential candidates for future observations.
To further improve these predictions, I developed a new method to account for the observational bias inherent in the radial velocity technique, providing a better analysis of planetary systems modelled by the Bern framework.
Beyond prediction, I also determined the potential internal structure of ten planets, one of which is particularly promising for future follow-up observations aimed at characterising its atmosphere. Finally, I contributed to the modelling of exoplanet composition in the Bern model, to enrich the correlation and prediction studies with the upcoming wealth of data on exoplanetary composition.
Noch vor 30 Jahren waren Exoplaneten lediglich ein theoretisches Konzept. Heute kommen wir dank bemerkenswerter Fortschritte in der Forschung der Entdeckung eines bewohnbaren — und möglicherweise bewohnten — Planeten immer näher. Doch noch bevor wir die Bewohnbarkeit eines Exoplaneten untersuchen können, ist die Entdeckung dieser Planeten eine besondere Herausforderung. Diese kleinen, terrestrischen Planeten, die sich in der bewohnbaren Zone ihres Sterns befinden, haben eine geringe Masse und relativ lange Umlaufzeiten, was an die technischen Grenzen unserer Instrumente stößt. In den kommenden Jahren, mit dem Start von PLATO, dem ELT und Missionskonzepten wie LIFE oder HWO, wird die Entdeckung und Charakterisierung dieser Planeten weitaus häufiger sein als heute. Doch selbst mit diesen Instrumenten ist die erforderliche Beobachtungszeit immens, und das Fehlen einer gezielten Suchstrategie birgt das Risiko, viel Zeit zu verlieren.
In meiner Doktorarbeit erforsche ich wie man vorhersagen kann, wo man nach diesen Planeten suchen muss, um welche Sterne und in welchen Systemen. Ich habe insbesondere die Korrelationen zwischen den Eigenschaften von Planeten in synthetischen Systemen untersucht, die mit dem Bern Model erzeugt wurden, um ein typisches Profil für Systeme zu definieren, die wahrscheinlich erdähnliche Planeten beherbergen. Anhand dieser Vorstudie habe ich dann mit Hilfe eines maschinellen Lernmodells vorhergesagt, welche Systeme am wahrscheinlichsten solche Planeten beherbergen. Als Ergebnis habe ich 44 Systeme als potenzielle Kandidaten für zukünftige Beobachtungen identifiziert.
Um diese Vorhersagen weiter zu verbessern, habe ich eine neue Methode entwickelt, um die der Radialgeschwindigkeitsmethode innewohnende Beobachtungsverzerrung zu berücksichtigen und so eine bessere Analyse von Planetensystemen zu ermöglichen, die mit dem Bern Model modelliert wurden.
Über die Vorhersage hinaus habe ich auch die potenzielle innere Struktur von zehn Planeten bestimmt, von denen einer besonders vielversprechend für künftige Folgebeobachtungen ist, um seine Atmosphäre zu charakterisieren. Schließlich habe ich zur Modellierung der Zusammensetzung von Exoplaneten im Bern Model beigetragen, um die Korrelations- und Vorhersagestudien mit der kommenden Fülle von Daten über die Zusammensetzung von Exoplaneten zu bereichern.
In meiner Doktorarbeit erforsche ich wie man vorhersagen kann, wo man nach diesen Planeten suchen muss, um welche Sterne und in welchen Systemen. Ich habe insbesondere die Korrelationen zwischen den Eigenschaften von Planeten in synthetischen Systemen untersucht, die mit dem Bern Model erzeugt wurden, um ein typisches Profil für Systeme zu definieren, die wahrscheinlich erdähnliche Planeten beherbergen. Anhand dieser Vorstudie habe ich dann mit Hilfe eines maschinellen Lernmodells vorhergesagt, welche Systeme am wahrscheinlichsten solche Planeten beherbergen. Als Ergebnis habe ich 44 Systeme als potenzielle Kandidaten für zukünftige Beobachtungen identifiziert.
Um diese Vorhersagen weiter zu verbessern, habe ich eine neue Methode entwickelt, um die der Radialgeschwindigkeitsmethode innewohnende Beobachtungsverzerrung zu berücksichtigen und so eine bessere Analyse von Planetensystemen zu ermöglichen, die mit dem Bern Model modelliert wurden.
Über die Vorhersage hinaus habe ich auch die potenzielle innere Struktur von zehn Planeten bestimmt, von denen einer besonders vielversprechend für künftige Folgebeobachtungen ist, um seine Atmosphäre zu charakterisieren. Schließlich habe ich zur Modellierung der Zusammensetzung von Exoplaneten im Bern Model beigetragen, um die Korrelations- und Vorhersagestudien mit der kommenden Fülle von Daten über die Zusammensetzung von Exoplaneten zu bereichern.
Il y a encore 30 ans, les exoplanètes n’étaient qu’une hypothèse théorique. Aujourd’hui, grâce à des avancées spectaculaires, la recherche dans ce domaine nous rapproche chaque jour davantage de la découverte d’une planète habitable, voire potentiellement habitée. Cependant, avant même d’envisager l’étude de l’habitabilité d’une exoplanète, leur détection même représente un défi considérable. Les petites planètes terrestres situées dans la zone habitable de leur étoile sont peu massives et ont des périodes orbitales relativement longues, ce qui met à l’épreuve les capacités techniques de nos instruments.
Dans les années à venir, avec les lancements de projets tels que PLATO, l’ELT, et à plus long terme avec les concepts de missions comme LIFE ou HWO, la détection et la caractérisation de ces planètes deviendront bien plus courantes qu’elles ne le sont aujourd’hui. Toutefois, même avec ces instruments, le coût en temps d’observation reste colossal, et la non-stratégie qu’est le recherche à l’aveugle risque de nous faire perdre un temps précieux.
C’est dans ce contexte que s’inscrit ma thèse de doctorat, qui explore les moyens de prédire où chercher ces planètes, autour de quelles étoiles et dans quels systèmes. J’ai notamment étudié les corrélations existantes entre les propriétés des planètes dans des systèmes synthétiques issus du modèle de Berne, afin de définir un portrait-type des systèmes susceptibles de former une planète de type terrestre. Cette étude préliminaire m’a permis d’utiliser des techniques de Machine Learning pour prédire quels systèmes ont le plus de chances d’abriter une telle planète. Ainsi, j’ai identifié 44 systèmes potentiellement candidats pour des observations futures.
Dans un effort pour améliorer ces prédictions, j’ai développé une nouvelle méthode qui prend en compte le biais d’observation inhérent à la méthode des vitesses radiales, permettant ainsi une meilleure analyse des systèmes planétaires issus du modèle de Berne.
En plus de la prédiction, j’ai déterminé la structure interne potentielle de dix planètes, dont une particulièrement intéressante pour des observations de suivi. Enfin, j’ai participé à la modélisation de la composition des exoplanètes dans le cadre du modèle de Berne, afin d’enrichir les études de corrélations et de prédictions avec des données bientôt largement accessibles sur la composition des exoplanètes.
Dans les années à venir, avec les lancements de projets tels que PLATO, l’ELT, et à plus long terme avec les concepts de missions comme LIFE ou HWO, la détection et la caractérisation de ces planètes deviendront bien plus courantes qu’elles ne le sont aujourd’hui. Toutefois, même avec ces instruments, le coût en temps d’observation reste colossal, et la non-stratégie qu’est le recherche à l’aveugle risque de nous faire perdre un temps précieux.
C’est dans ce contexte que s’inscrit ma thèse de doctorat, qui explore les moyens de prédire où chercher ces planètes, autour de quelles étoiles et dans quels systèmes. J’ai notamment étudié les corrélations existantes entre les propriétés des planètes dans des systèmes synthétiques issus du modèle de Berne, afin de définir un portrait-type des systèmes susceptibles de former une planète de type terrestre. Cette étude préliminaire m’a permis d’utiliser des techniques de Machine Learning pour prédire quels systèmes ont le plus de chances d’abriter une telle planète. Ainsi, j’ai identifié 44 systèmes potentiellement candidats pour des observations futures.
Dans un effort pour améliorer ces prédictions, j’ai développé une nouvelle méthode qui prend en compte le biais d’observation inhérent à la méthode des vitesses radiales, permettant ainsi une meilleure analyse des systèmes planétaires issus du modèle de Berne.
En plus de la prédiction, j’ai déterminé la structure interne potentielle de dix planètes, dont une particulièrement intéressante pour des observations de suivi. Enfin, j’ai participé à la modélisation de la composition des exoplanètes dans le cadre du modèle de Berne, afin d’enrichir les études de corrélations et de prédictions avec des données bientôt largement accessibles sur la composition des exoplanètes.
Date of Publication
2026
Year of graduation
2024
Theses Type
dissertation
Subject(s)
Language(s)
en
Author(s)
Faculty/Graduate School
Access(Rights)
open.access
Primary OA Publication
true