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Mapping the Extreme Universe with deep neural networks: from simulations to Rubin-LSST data

Projektbeschreibung

Die dunklen Geheimnisse des Universums entschlüsseln

Das kosmologische Lambda-CDM-Modell (Modell der kalten dunklen Materie – Lambda Cold Dark Matter, ΛCDM) hat die Entwicklung des Universums über enorme Größenordnungen und Epochen hinweg erfolgreich erklärt und einen von dunkler Materie und dunkler Energie dominierten Kosmos beschrieben. Die wahre Natur dieser rätselhaften Komponenten bleibt jedoch ungelöst. Jüngste Anomalien stellen das Gleichgewicht zwischen kosmischer Expansion und Strukturwachstum in Frage und geben den Kosmologen ein neues Rätsel auf. Könnten die Antworten in den extremen Umgebungen des kosmischen Netzes liegen, z. B. in Leerräumen und Superhaufen? Das EU-finanzierte Projekt MAPEX versucht, dieses Geheimnis zu lüften, indem es modernste Daten des „Vera C. Rubin Observatory“ (Rubin-Observatorium) und des „Legacy Survey of Space and Time“ (eine auf zehn Jahre angelegte Vermessung von Raum und Zeit) nutzt. Durch die Kombination von Techniken des maschinellen Lernens mit kosmologischen Daten leistet MAPEX Pionierarbeit bei der Nutzung von tiefem Lernen zur Erforschung von Gravitationssignalen und zur Entschleierung verborgener Wahrheiten über unser Universum.

Ziel

The consensus CDM (Lambda-Cold Dark Matter) model of cosmology has shown remarkable explanatory power over a variety of cosmic scales and epochs, and it narrates a reassuring story of a universe currently filled mostly with dark matter and dark energy. Yet, this explanation is not fully satisfactory because the actual nature of the dark components remains a puzzle. Furthermore, cosmologists have recently reported significant anomalies concerning the delicate balance of cosmic expansion and structure growth, without a compelling solution.

The main objective of the MAPEX project is to reassess this far-reaching problem from a new perspective, and determine if cosmological tensions can be traced to the most extreme cosmic web environments: deep voids and dense superclusters. This EU-funded action will allow me to access unprecedented new data taken at the Vera Rubin Observatory, solidifying and broadening the Hungarian contributions to the next-generation Legacy Survey of Space and Time (LSST) project based in Chile. To go beyond the state-of-the-art, I will acquire extensive skills on machine learning techniques from expert researchers at Konkoly Observatory to combine with my groundwork results on cosmological data analysis from, above all, the Dark Energy Survey (DES).

As a key innovation, I will develop deep learning models to study extreme voids and superclusters. First, I will apply convolutional neural network methods to augment traditional cross-correlations between galaxy density fluctuations and the anisotropies of the Cosmic Microwave Background. Then, I will capture the dependence of their gravitational signals on the physical properties of dark energy and dark matter. The proposed analyses of simulations and early observational LSST data will help resolve whether some as-yet unknown physical effects or systematic biases complicate the picture in cosmology. Either way we will gather fundamentally new knowledge about the Universe on the largest scales.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

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

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-WIDERA-2022-TALENTS-04

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

HUN-REN CSILLAGASZATI ES FOLDTUDOMANYI KUTATOKOZPONT
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 141 782,40
Adresse
KONKOLY THEGE MIKLOS STREET 15-17
1121 BUDAPEST
Ungarn

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Region
Közép-Magyarország Budapest Budapest
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Partner (2)

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