Description du projet
Décoder la matière noire à travers les flux stellaires
La compréhension de la matière noire, qui constitue 80 % de la matière de l’Univers, reste l’un des plus grands défis de l’astrophysique. Or, les courants stellaires, formés par des amas d’étoiles et des galaxies perturbés, contiennent des indices essentiels sur sa distribution et son comportement. Bien que ces flux soient influencés par la masse, la forme et les propriétés d’interaction de la matière noire, leur potentiel reste inexploité. Grâce à l’afflux de données provenant d’observatoires de pointe tels que l’observatoire Vera C. Rubin, Euclid et le télescope spatial Nancy Grace Roman, les chercheurs sont sur le point de révolutionner le domaine. Le projet BeyondSTREAMS, financé par le CER, exploitera ces données pour créer de nouveaux modèles et simulations statistiques, transformant ainsi l’analyse des flux stellaires. En comparant les observations aux prédictions, il permettra d’affiner notre compréhension de la physique des particules.
Objectif
One of the key questions driving astrophysics research today is the nature of dark matter, which comprises 80% of the matter in the Universe. Stellar streams are sensitive to the distribution of dark matter and to the population of dark matter subhalos in galaxies, both of which depend on the mass and interactions of the dark matter particle. My proposed work will use the wealth of incoming stellar stream data materializing over the next five years from the Nancy Grace Roman Space Telescope, the Vera C. Rubin Observatory, and the Euclid Space Telescope to measure dark matter halo masses, shapes and concentrations, as well as subhalo populations of external galaxies. I will lead a fundamental shift in the approach to stellar stream studies through statistical model-to-data comparisons between theoretical predictions from various dark matter candidates (cold, warm, wave-like, self-interacting) and the actual stream data. To achieve this goal, I will develop novel numerical techniques which model and fit multiple streams at once in multiple external galaxies, run state-of-the-art N-body simulations of disrupting globular clusters in dwarf galaxies to place theoretical constraints on the expected substructure, and carry out statistical comparisons between dark matter models and properties derived from the stellar stream data. I will rule out dark matter candidates that are inconsistent with the new stellar stream data, and by the end of the 60-month grant period, I will have the world-leading constraints on dark matter from stellar streams. This work provides an innovative method for mapping the otherwise invisible dark matter, and will constrain statistical properties of dark matter related to its nature and possible extensions of the standard model of particle physics.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
1165 Kobenhavn
Danemark