{"id":1699,"date":"2024-10-11T12:54:25","date_gmt":"2024-10-11T10:54:25","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress-test.app.u-pariscite.fr\/diip\/?p=1699"},"modified":"2024-10-21T16:47:00","modified_gmt":"2024-10-21T14:47:00","slug":"cosmologie-amas-de-galaxies-intelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wordpress-test.app.u-pariscite.fr\/diip\/cosmologie-amas-de-galaxies-intelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Cosmologie \u2013 amas de galaxies \u2013 intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=&#8221;1&#8243; _builder_version=&#8221;3.22&#8243;][et_pb_row _builder_version=&#8221;3.22&#8243; background_size=&#8221;initial&#8221; background_position=&#8221;top_left&#8221; background_repeat=&#8221;repeat&#8221;][et_pb_column type=&#8221;1_4&#8243; _builder_version=&#8221;3.0.47&#8243;][et_pb_text _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243; background_color=&#8221;#072c72&#8243; border_color_all=&#8221;#3255c9&#8243; text_orientation=&#8221;right&#8221; background_layout=&#8221;dark&#8221; custom_padding=&#8221;20px|15px|15px|&#8221; z_index_tablet=&#8221;500&#8243;]<\/p>\n<p><em>2021<\/em><\/p>\n<p><em>PhD\/ DIAI Projects<\/em><\/p>\n<p><span data-sheets-root=\"1\">@Astronomie &amp; Astrophysique<\/span><\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243; text_orientation=&#8221;right&#8221; z_index_tablet=&#8221;500&#8243;]<\/p>\n<p>PhD student: Nicolas CERARDI (AIM, UPC)<\/p>\n<p>Supervisor: Marguerite PIERRE (AIM, UPC)<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=&#8221;3_4&#8243; _builder_version=&#8221;3.0.47&#8243;][et_pb_text _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243; z_index_tablet=&#8221;500&#8243;]<\/p>\n<h3><strong>Project Summary<\/strong><\/h3>\n<p>La th\u00e8se a pour cadre le projet international de cosmologie XMM-XXL. Le but est de d\u00e9terminer de mani\u00e8re ind\u00e9pendante l\u2019\u00e9quation d\u2019\u00e9tat de l\u2019Energie Sombre en utilisant des observations d\u2019amas de galaxies en rayons X. Les observations sont obtenues \u00e0 l\u2019aide du satellite XMM de l\u2019Agence Spatiale Europ\u00e9enne.<br \/>Le principe repose sur le fait que le nombre d\u2019amas de galaxies form\u00e9s au cours du temps d\u00e9pend de mani\u00e8re critique de certains param\u00e8tres cosmologiques comme la densit\u00e9 de mati\u00e8re dans l\u2019univers et le taux d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de l\u2019expansion (dont la d\u00e9couverte valut le prix Nobel \u00e0 ses auteurs en 2011). Les observations en rayons X nous renseignent de mani\u00e8re directe sur l\u2019existence, la masse et la distance des amas de galaxies.<br \/>Des r\u00e9sultats pr\u00e9liminaires portant sur un \u00e9chantillon partiel ont \u00e9t\u00e9 obtenus en 2018 ; ils ont fait l\u2019objet de plusieurs communiqu\u00e9s de presse et ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s dans un num\u00e9ro sp\u00e9cial d\u2019Astronomy and Astrophysics. La th\u00e8se propos\u00e9e se situe dans la derni\u00e8re phase du projet XXL et portera sur l\u2019\u00e9chantillon complet d\u2019amas.<br \/>L\u2019analyse cosmologique utilise le principe actuel du \u2018forward modelling\u2019 c\u2019est \u00e0 dire que les donn\u00e9es XMM utilis\u00e9es dans cette \u00e9tude sont des quantit\u00e9s directement observables telles que le flux, la couleur, la taille apparente et le redshift des amas de galaxies d\u00e9tect\u00e9s par XXL. Cette m\u00e9thode permet de s\u2019affranchir du fastidieux calcul direct de la masse des amas (qui d\u00e9pend de la cosmologie).<br \/>Pour cette th\u00e8se, les m\u00e9thodes d\u2019analyse traditionnelles des donn\u00e9es (type MCMC, utilis\u00e9 jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent par le projet) seront remplac\u00e9es par une approche novatrice de type Intelligence Artificielle (pr\u00e9cis\u00e9ment: Inference Free Likelihood + Approximate Bayesian Computation). Ceci permet d\u2019am\u00e9liorer et d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer consid\u00e9rablement l\u2019analyse cosmologique et, en m\u00eame temps, d\u2019explorer d\u2019\u00e9ventuelles d\u00e9g\u00e9n\u00e9rescences entre les param\u00e8tres cosmologiques et ceux d\u00e9crivant l\u2019\u00e9volution de la physique des amas. L\u2019id\u00e9e de base est de consid\u00e9rer ces derniers comme des param\u00e8tres de nuisance qui se combinent aux autres incertitudes comme le bruit stochastique sur le nombre d\u2019amas (d\u00fb \u00e0 la taille finie du relev\u00e9) et les incertitudes sur la mesure des quantit\u00e9s X. Un des principaux probl\u00e8mes pratiques \u00e0 r\u00e9soudre sera donc l\u2019optimisation des simulations dans un espace \u00e0 11 dimensions, pour entrainer le r\u00e9seau.<br \/>Il s\u2019agira de:<br \/>(1) Finaliser le catalogue d\u2019amas en vue de l\u2019analyse cosmologique<br \/>(2) Optimiser la structure et le mode d\u2019entrainement du r\u00e9seau de neurones en fonction des contraintes observationnelles; mod\u00e9liser les erreurs statistiques et les erreurs syst\u00e9matiques \u00e0 l\u2019aide de simulations<br \/>(3) Appliquer le r\u00e9seau \u00e0 l\u2019analyse cosmologique du catalogue final d\u2019amas XXL.<br \/>(4) Pr\u00e9dire les performances de la m\u00e9thode pour les satellites X eROSITA (2019) et Athena (2032).<br \/>Les logiciels de base sont disponibles (cosmologie, r\u00e9ponse des instruments d\u2019XMM, programmes IMNN+ABC) ainsi que les codes permettant de cr\u00e9er les simulations n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019entrainement du r\u00e9seau de neurones.<br \/>La biblioth\u00e8que de programmes pour l\u2018apprentissage profond est en langage python et a \u00e9t\u00e9 adapt\u00e9e aux sp\u00e9cificit\u00e9s du projet XXL. Les calculs sont effectu\u00e9s \u00e0 distance au Centre de Calcul de l\u2019IN2P3 \u00e0 Lyon.<br \/>La th\u00e8se aura lieu dans le cadre tr\u00e8s dynamique de l\u2019\u00e9quipe de Saclay (ma\u00eetre du projet XXL) et du consortium international XXL, regroupant directeurs de recherche, chercheurs, post-doc et \u00e9tudiants.<br \/>Site du projet XXL.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/irfu.cea.fr\/en\/Phocea\/Vie_des_labos\/Ast\/ast_technique.php?id_ast=3015\">Site du projet XXL<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/irfu.cea.fr\/dap\/\">Laboratory website<\/a><\/p>\n<h5>\u00a0<\/h5>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row custom_margin=&#8221;120px||&#8221; _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243; locked=&#8221;off&#8221;][et_pb_column type=&#8221;4_4&#8243; _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243;][et_pb_divider _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243;][\/et_pb_divider][et_pb_text admin_label=&#8221;\u00c0 lire aussi&#8221; _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243; z_index_tablet=&#8221;500&#8243; locked=&#8221;off&#8221;]<\/p>\n<h2><span class=\"st\">Other projects<br \/><\/span><\/h2>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_blog posts_number=&#8221;4&#8243; include_categories=&#8221;63&#8243; show_author=&#8221;off&#8221; show_date=&#8221;off&#8221; show_pagination=&#8221;off&#8221; module_id=&#8221;page_type_blog&#8221; _builder_version=&#8221;3.22.1&#8243; header_level=&#8221;h4&#8243; border_width_bottom_fullwidth=&#8221;1px&#8221; border_color_bottom_fullwidth=&#8221;rgba(51,51,51,0.18)&#8221; custom_padding=&#8221;||50px|&#8221; z_index_tablet=&#8221;500&#8243; locked=&#8221;off&#8221;][\/et_pb_blog][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>2021 PhD\/ DIAI Projects @Astronomie &amp; AstrophysiquePhD student: Nicolas CERARDI (AIM, UPC)Supervisor: Marguerite PIERRE (AIM, UPC)\u00a0 Project SummaryLa th\u00e8se a pour cadre le projet international de cosmologie XMM-XXL. 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