Descrizione del progetto
Sondare l’universo oscuro con le onde gravitazionali
Dalla prima osservazione diretta delle onde gravitazionali nel 2015, gli interferometri LIGO e Virgo hanno rilevato oltre 50 onde gravitazionali generate dall’unione di sistemi binari di stelle, ma sono necessari mesi affinché i computer elaborino i dati di questi fenomeni. Il progetto Deledda, finanziato dall’UE, aspira a costruire un nuovo modello analitico per il confronto dei dati, cercando le onde gravitazionali che potrebbero contribuire a spiegare l’energia oscura. Attraverso tecniche di apprendimento automatico, il modello si propone di fornire una nuova modalità per rilevare l’energia oscura e la materia oscura non ancora osservate che compongono gran parte dell’universo.
Obiettivo
Gravitational wave astronomy has opened an extraordinary new window to test the theory of gravity in the genuinely strong, highly dynamical and relativistic regime. The LIGO-Virgo Collaboration has now detected over 50 mergers of compact binary systems and this number will considerably increase in the coming years. There are currently two main issues related to the possibility of testing gravity with gravitational wave observations: the weakness of parametric tests of General Relativity to go beyond null tests and the very long inference time required by standard samplers which can take up to months. Specific waveform models and new techniques to speed up statistical inference are therefore crucial to maximise the scientific return of already available and upcoming data. In this project, we will construct an analytical model of the gravitational waves emitted during the late inspiral and merger of compact objects in theories of gravity that are cosmologically motivated, namely that have a chance to explain Dark Energy. We will then leverage deep learning techniques to promptly produce the posterior for the corresponding parameters given the detector data. To this aim, we will build up on two codes developed by one of the supervisors - ROMAN and PERCIVAL - which pioneered the use of machine learning in gravitational wave science. We will then apply this new pipeline to the real LIGO-Virgo data and perform Bayesian inference of Dark Energy parameters. All together this project will provide a new and complete framework to test the dark Universe with gravitational wave observations, exploiting state-of-the-art deep learning techniques.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
56126 PISA
Italia
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.