Descrizione del progetto
Una missione di astrofisica per approfondire la formazione delle stelle
Metodi ibridi di apprendimento automatico e megadati saranno utilizzati per esplorare la più grande collezione di dati pancromatici di giovani oggetti stellari. Aprendo la strada verso applicazioni scientifiche ad alta intensità di dati nella moderna astrofisica, il progetto NEMESIS, finanziato dall’UE, migliorerà la nostra comprensione della formazione stellare. Prove recenti suggeriscono che i pianeti si formano in modo sincrono piuttosto che successivamente alle loro stelle ospiti, indicando una rapida evoluzione iniziale dei sistemi stella-pianeta. NEMESIS determinerà le transizioni caratteristiche che descrivono ogni fase della formazione stellare. In particolare, rivedrà l’attuale schema di classificazione e le sue scale temporali caratteristiche in modo da farlo convergere con i più recenti vincoli osservativi e teorici.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
1121 Budapest
Ungheria