Inferenza bayesiana per l’inverse modeling dello spettro atmosferico di esopianeti = Bayesian inference for the inverse modeling of exoplanetary atmospheric spectra

L’Agenzia Spaziale Europea (ESA) ha organizzato una challenge internazionale ad agosto 2024 con l’obiettivo di individuare transiti planetari. L’analisi si basa sullo studio dei segnali provenienti da stelle vicine al nostro sistema solare. I dati utilizzati per la challenge non provengono da osservazioni reali, ma sono stati generati tramite simulazioni, le quali riproducono il comportamento dei due sensori che saranno presenti sul telescopio spaziale ARIEL, che nel 2029 condurrà il primo studio approfondito su un campione di 1.000 pianeti extrasolari. L’obiettivo principale della challenge è individuare il transito del pianeta, cioè il momento in cui il pianeta passa davanti alla sua stella, oscurandone parzialmente la luce, e stimare le componenti del suo spettro atmosferico. Tale studio permetterà in un secondo momento di poter dedurre la composizione chimica degli esopianeti e di stimarne caratteristiche specifiche, quali temperatura e pressione. Questa tesi propone una soluzione al problema basata su tre fasi principali: (1) preprocessing del segnale, che prevede la rimozione dei pixel difettosi nei dati simulati e la correzione degli errori di lettura generati dai sensori della luce, (2) Inferenza Bayesiana e spettroscopia di trasmissione, che prevede l’applicazione di tecniche di inferenza bayesiana, in particolare la stima del Massimo A Posteriori (MAP), per stimare la profondità di transito per ciascuna lunghezza d’onda di interesse, e di conseguenza dedurre le componenti dello spettro atmosferico del pianeta preso in analisi, (3) training del modello e correzione finale, che prevede l’addestramento del modello sul dataset fornito per apprendere le caratteristiche del segnale, e una successiva correzione lineare ottimizzata attraverso la discesa del gradiente, per migliorare l’accuratezza della stima finale. Questa metodologia ha permesso di ottenere risultati affidabili nella rilevazione dei transiti e nell’analisi dello spettro atmosferico dei pianeti extrasolari simulati.