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Tracing Dynamical Evolution of Dark Matter via Machine Learning

Projektbeschreibung

Auf neuem Weg Licht in die dunkle Materie bringen

Die Astrophysik steht vor zwei großen Fragen, welche die Natur der dunklen Materie und ihre Wechselwirkung mit baryonischen Prozessen betreffen. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen verfolgt das Team des Projekts TraDE-DML das Ziel, diese Fragen zu beantworten, wobei Galaxienbeobachtungen und -simulationen in einem Rotverschiebungsbereich von z = 0,3-2,5 analysiert werden, der drei bis zehn Milliarden Jahre kosmischer Geschichte abdeckt. Im Rahmen von TraDE-DML wird ein neuartiger Ansatz des maschinellen Lernens eingeführt, um die dynamischen Massen von Galaxien präzise zu bestimmen und auf diese Weise die Schätzungen der dunklen Materie zu verbessern. Bei dieser Projektarbeit werden vorhandene und zukünftige Durchmusterungsdaten genutzt und somit großangelegte Teleskopinitiativen wie das Extremely Large Telescope (ELT) und das Square Kilometre Array (SKA) vorbereitet. Mit der Kombination aus Fachwissen aus der beobachtenden Astronomie, der theoretischen Physik und dem maschinellen Lernen wird das Team von TraDE-DML Licht in die schwer fassbare Natur der dunklen Materie bringen.

Ziel

"We plan to answer two pivotal questions of modern astrophysics: the nature of dark matter and its interaction with baryonic processes. Utilizing galaxy observations and cosmological hydrodynamical galaxy simulations across a redshift range of z = 0.3-2.5 we will examine 3-10 Gyr of cosmic history.

We propose to ""Trace the Dynamical Evolution of Dark Matter via Machine Learning""- TraDE-DML, that pioneers an advanced methodology for assessing the dynamical masses of galaxies, aiming for unprecedented precision in the quantification of both baryonic and dark matter components. Unlike conventional velocity profile studies, TraDE-DML eliminates assumptions of symmetry and dynamical equilibrium, substantially reducing uncertainties in dark matter estimates. Our project aims to exploit existing and future survey data, preparing for expansive telescopic projects like ELT and SKA. Simple in concept but revolutionary in application, the machine learning techniques used in TraDE-DML are poised for transformative advances in dark matter studies, particularly in determining its central density slope. By synergistically integrating knowledge from observational astronomy, theoretical physics, machine learning, and statistics, TraDE-DML aims to make significant strides in unraveling the elusive nature of dark matter.

As an expert in observational data analysis with privileged access to leading galaxy surveys like MAGPI and MIGHTEE, I possess the skills to efficiently extract and analyse pertinent data. The host, Dr. Benoit Famaey, excels in galaxy dynamics and alternative dark matter theories. Supported by a team versed in cosmological simulations and machine learning experts at the Inter-disciplinary Institute IRMIA++, we form a unique research synergy. Utilizing advanced machine learning frameworks and leveraging expansive survey data, TraDE-DML is well-positioned for immediate execution.

"

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-MSCA-2023-PF-01

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

Koordinator

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
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.

€ 211 754,88
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 (1)

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