Descripción del proyecto
En una misión astrofísica para explorar la formación de estrellas
A fin de explorar la mayor colección de datos pancromáticos de objetos estelares jóvenes, se utilizarán datos masivos y métodos híbridos de aprendizaje automático. El proyecto NEMESIS, financiado con fondos europeos, allana el camino hacia las aplicaciones científicas con un uso intensivo de datos en la astrofísica moderna y mejorará nuestra comprensión de la formación de las estrellas. Pruebas recientes sugieren que los planetas se forman al mismo tiempo que las estrellas que orbitan, y no después, lo que indica una rápida evolución temprana de los sistemas planetarios con una estrella. NEMESIS determinará las transiciones características que describen cada fase de la formación estelar. En concreto, revisará el actual esquema de clasificación y sus escalas de tiempo particulares para que coincida con las restricciones observacionales y teóricas más recientes.
Objetivo
NEMESIS has the ambition to reshape our understanding on the formation of stars by employing artificial intelligence methods to interpret the largest, panchromatic data collection of young stellar objects. Recent evidence suggests that planets form synchronously rather than sequentially to their host stars, indicating a rapid early evolution of star-planet systems. To ascertain these timescales, it is necessary to first determine the characteristic transitions that describe each phase of star formation. The definition of classes for young stellar objects was made possible more than 30 years ago, due to the first space-based infrared sky surveys. Whilst successful in determining global properties, current classification is prone to large uncertainties, and therefore, timescales, which are based on population statistics among different classes in a steady-state evolution, remain dubious.
NEMESIS aims to readjust the current classification scheme and its characteristic timescales so that it is concurrent with the most recent observational and theoretical constraints. To meet these goals NEMESIS will compile the largest, panchromatic dataset comprising of all young stellar objects in nearby star-forming regions, harnessing critical information that resides in data from space missions. It will reprocess and analyze this unique dataset with supervised and unsupervised machine learning algorithms, deep learning neural networks for object detection, clustering and regression analysis of images in order to advance the analysis and interpretation beyond the current state-of-the-art. Ultimately, NEMESIS brings big data techniques and hybrid machine learning methods to systematically analyze and interpret large data volumes in order to answer some of the most persisting questions, paving the path toward data-intensive science applications in modern astrophysics.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
- ciencias naturales informática y ciencias de la información ciencia de datos macrodatos
- ciencias naturales ciencias físicas astronomía astrofísica
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
- ciencias naturales ciencias físicas astronomía astronomía estelar
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial inteligencia computacional
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.2.1.6. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies – Space
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.2.1.6.3. - Enabling exploitation of space data
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
RIA - Research and Innovation action
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-SPACE-2018-2020
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
1121 Budapest
Hungría
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.