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Équiper LISA pour la chasse aux ondes gravitationnelles


​Après la première détection d'ondes gravitationnelles en 2016, l'interféromètre spatial LISA de l'ESA permettra d'observer, à partir de 2034, des signaux indécelables sur Terre. Des chercheurs de l'Irfu proposent une nouvelle méthode de détection mêlant physique et traitement de signal, dont le potentiel a été éprouvé par les LISA Data Challenges.
Publié le 25 janvier 2021

LISA (Laser Interferometer Space Antenna) sera constitué de trois satellites formant des « bras » de 2,5 millions de kilomètres, à environ 50 millions de kilomètres de la Terre. L'un de ses objectifs scientifiques sera l'étude des systèmes binaires galactiques, impliquant des naines blanches (étoiles « mortes » denses), des étoiles à neutrons ou des trous noirs d'origine stellaires.

Les astrophysiciens estiment que LISA recevra des signaux continus de quelque 60 millions de systèmes binaires galactiques, dont près de 10.000 devraient être observables, le restant contribuant à un « bruit de confusion ». Au défi de la multitude des sources à identifier, s'ajoutent la complexité du bruit instrumental et le caractère lacunaire des données due à l'intermittence de leur acquisition (pour la maintenance, par exemple). 

Les chercheurs ont développé des méthodes robustes, reposant sur la modélisation « parcimonieuse » des signaux. Le procédé consiste à rechercher aussi peu de sources attendues (« quasi-périodiques ») que nécessaire pour interpréter les mesures. Il présente l'avantage supplémentaire de n'exiger qu'un faible nombre d'hypothèses sur la forme des ondes gravitationnelles à détecter. Un atout appréciable pour une mission de découverte !

L'analyse parcimonieuse complète utilement les autres techniques, plus classiques. Certes, elle livre moins d'informations sur la position des sources dans le ciel mais elle est plus rapide, elle permet de gérer les interruptions dans les prises de données et elle sépare enfin plus efficacement le signal du bruit instrumental.

Le code associé est distribué librement sous licence GPL sur GitHub dans une démarche de promotion de la science ouverte.

Ces travaux se poursuivent avec la participation aux LISA Data Challenges et le développement d'outils adaptés à la modélisation de données de complexité croissante. 



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