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Multifrequency and Machine Learning methods to Search for Early Super Massive Black Holes

Descrizione del progetto

L’apprendimento automatico potrebbe contribuire all’individuazione dei blazar ad elevato spostamento verso il rosso

Un blazar è un buco nero supermassiccio energetico al centro di una galassia lontana che emette getti relativistici estremamente potenti in direzione della Terra. Ad oggi, sono stati scoperti pochi blazar noti per avere uno spostamento verso il rosso (z) superiore a 4. La ricerca di blazar ad elevato spostamento verso il rosso è essenziale per porre un forte vincolo sul limite di densità inferiore dei getti relativistici provenienti da buchi neri supermassicci in prossimità e durante l’epoca di reionizzazione. Il progetto ML-SMBH, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, faciliterà la scoperta di candidati blazar ad elevato spostamento verso il rosso, utilizzando tecniche di apprendimento automatico. In particolare, i ricercatori studieranno i possibili candidati blazar ad elevato spostamento verso il rosso (z>7) sulla base dei dati dell’assorbimento dell’ala di smorzamento di Lyman-alfa, che dovrebbero fornire una visione straordinaria dell’universo primordiale.

Obiettivo

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.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

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.

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.

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.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

FCIENCIAS.ID - ASSOCIACAO PARA A INVESTIGACAO E DESENVOLVIMENTO DE CIENCIAS
Contributo netto dell'UE

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.

€ 172 618,56
Costo totale

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.

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