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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Multifrequency and Machine Learning methods to Search for Early Super Massive Black Holes

Descripción del proyecto

El aprendizaje automático podría ayudar a detectar blázares de alto desplazamiento al rojo

Un blázar es un agujero negro supermasivo que se alimenta en el centro de una galaxia lejana y emite chorros relativistas sumamente potentes en dirección a la Tierra. Hasta la fecha, se han descubierto pocos blázares con un desplazamiento al rojo (z) superior a 4. La búsqueda de blázares con alto desplazamiento al rojo es esencial para poner una fuerte restricción al límite inferior de la densidad de los chorros relativistas de los agujeros negros supermasivos próximos a la época de la reionización y en ella. El equipo del proyecto ML-SMBH, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, facilitará el descubrimiento de candidatos a blázar con alto desplazamiento al rojo mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático. En particular, los investigadores estudiarán posibles candidatos a blázares con alto desplazamiento al rojo (z>7) a partir de los datos de absorción del ala de amortiguación Lyman-α, lo que debería proporcionar una notable visión del universo primitivo.

Objetivo

Early Super Massive Black Holes (SMBH) continuously push our understanding of the formation of galaxies and structures in the Universe. SMBH accreting matter under the radio/jet mode produces powerful relativistic jets and emit beamed non-thermal radiation from radio up to very high energy gamma-rays. Those jets pointing directly to Earth create the so-called Blazar phenomena, where the source appears exceptionally bright due to relativistic magnification (beaming) effects. We can spot Blazars up to high redshifts, but they are rare (given the geometrical alignment constraints involved). To date, only a few distant blazars are known (e.g. QJ0906+6930 z=5.57 and PSO J030947+271757 z=6.1) and a direct search for new ones is impactful because each source at z > 5 implies the existence of thousands of similar misaligned objects. A systematic investigation at z > 5-6 will provide a robust lower limit for the density of Jetted SMBH close and within the Epoch of Reionization (EoR). This research proposal aims to apply Machine Learning (ML) techniques coupled with Multifrequency data to search for high redshift blazars candidates. We plan to select promising z~7 candidates based on the Damping Wing Pattern (DWP). The DWP manifests as the absorption of the observed wavelength < 970nm (<121nm, rest-frame) due to neutral gas in the intergalactic medium (IGM) at z > 7 and is very sensitive to the neutral fraction of the IGM. The DWP allows to probe well within the EoR phase and provide a remarkable view into the early Universe. This proposal will leverage fresh survey releases (as the CatWISE2020 in IR and eROSAT Q4-2022 in X-rays) and benefit from the leading role of Instituto de Astrofsica (IA) within ASKAP and MOONS projects (which will provide deep radio data and support for optical observations). This plan will apply ML to a complex Multifrequency data frame in search of high-redshift sources and contribute to establishing the fast-emerging branch of Astroinformatics.

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: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

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.

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.

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.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

FCIENCIAS.ID - ASSOCIACAO PARA A INVESTIGACAO E DESENVOLVIMENTO DE CIENCIAS
Aportación neta de la UEn

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.

€ 172 618,56
Coste total

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.

Sin datos
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