J’ai eu la chance pendant mon doctorat de travailler avec un modèle de transfert radiatif qui permet d’estimer les proportions des minéraux constitutifs des régolithes planétaires. Bien que le but de ma thèse fût d’appliquer ce modèle dans un contexte de mine à ciel ouvert, j’ai pu me familiariser avec certains travaux en lien avec la géologie martienne. Ce domaine est particulièrement passionnant. Il excite l’imagination. Comprendre Mars, c’est aussi comprendre la Terre et peut-être l’origine de la vie.

Mon premier travail en tant que postdoctorant a permis de cibler des zones d’intérêt pour la présence de chapeaux de fer dans le pergélisol canadien (lire l'article publié par Clabaut et al., 2020). Ceux-ci peuvent être considérés comme des analogues à certaines formations géologiques martiennes. Leur étude devrait permettre de mieux comprendre les processus géologiques et, avec de la chance, biologiques, à l’œuvre sur la planète rouge.

Présentement, je me concentre sur une technique d’augmentation de la résolution spatiale d'images satellitaires à partir d’un réseau de neurones profond. En effet, les données des orbiteurs sont parfois manquantes, ou bien la résolution spatiale n’est pas suffisamment fine pour les travaux que l’on cherche à réaliser. Serait-il possible de « créer » de la donnée? Dans le domaine de la super-résolution, on dit que le modèle « hallucine » des détails dans l’image. Mais ces détails hallucinés peuvent-ils être exploités en télédétection? Apportent-ils de l’information pertinente ou n’est-ce qu’un vernis qui rend les images plus nettes?

J’espère que ces travaux apporteront une petite brique, bien modeste, dans nos connaissances sur la planète Mars, mais aussi sur le pergélisol canadien.