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Novel Evolutionary Model for the Early stages of Stars with Intelligent Systems

Description du projet

En mission astrophysique pour étudier la formation des étoiles

Des méthodes de mégadonnées et d’apprentissage automatique hybride seront utilisées pour explorer la plus grande collection de données panchromatiques de jeunes objets stellaires. Ouvrant la voie à des applications scientifiques à forte intensité de données dans le domaine de l’astrophysique moderne, le projet NEMESIS, financé par l’UE, améliorera notre compréhension de la formation des étoiles. Des données récentes suggèrent que les planètes se forment de manière synchrone plutôt que séquentielle par rapport à leurs étoiles hôtes, ce qui indique une évolution précoce rapide des systèmes étoile-planète. NEMESIS identifiera les transitions caractéristiques qui décrivent chaque phase de la formation des étoiles. Plus précisément, il réexaminera le plan de classification actuel et ses échelles de temps caractéristiques afin de le faire concorder avec les contraintes observationnelles et théoriques les plus récentes.

Objectif

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.

Appel à propositions

H2020-SPACE-2018-2020

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Sous appel

H2020-SPACE-2020

Coordinateur

HUN-REN CSILLAGASZATI ES FOLDTUDOMANYI KUTATOKOZPONT
Contribution nette de l'UE
€ 451 133,75
Adresse
KONKOLY THEGE MIKLOS STREET 15-17
1121 Budapest
Hongrie

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Région
Közép-Magyarország Budapest Budapest
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 451 133,75

Participants (2)