Seit Anfang des Jahres arbeitet Jeanne Davoult in der Abteilung Extrasolare Planeten und Atmosphären des Instituts für Weltraumforschung. Im Rahmen ihrer Doktorarbeit an der Universität Bern hat sie ein maschinelles Lernmodell entwickelt, dass potentielle Planetensysteme mit erdähnlichen Planeten vorhersagen kann.
Wie kann man möglichst effektiv nach erdähnlichen Planeten mit moderaten Temperaturen suchen?
Ein maschinelles Lernmodell, das an der Universität Bern im Rahmen der Doktorarbeit von Jeanne Davoult entwickelt wurde, kann die Suche nach extrasolaren Planeten voranbringen.
Ein maschinelles Lernmodell ist ein statistisches Werkzeug, das mit Daten trainiert wird, um bestimmte Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Jeanne Davoult erklärt: «Unser Modell basiert auf einem Algorithmus, den ich entwickelt habe und der trainiert wurde, um Planetensysteme zu erkennen und zu klassifizieren, die erdähnliche Planeten beherbergen.» Das Modell baut auf früheren Studien auf, um eine Korrelation zwischen dem Vorhandensein oder Nichtvorhandensein eines erdähnlichen Planeten und den Eigenschaften seines Planetensystems abzuleiten.
Im April 2025 hat sie zusammen mit ihre Kollegen von der Universität Bern die im Journal Astronomy & Astrophysics veröffentlicht.
