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Machine Learning for Square Kilometre Array Observatory

Projektbeschreibung

Den Nebel lichten: Universum mit KI kartieren

Bei den aktuellen Methoden gibt es aufgrund starker Störungen durch andere Himmelsobjekte und instrumentelles Rauschen Schwierigkeiten damit, schwache kosmologische Signale voneinander zu unterscheiden. Das Team des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts SERENEt wird ein neues probabilistisches Rahmenkonzept für maschinelles Lernen entwickeln, um unser Verständnis der Reionisierungsepoche zu verbessern. Im Rahmen des Projekts werden generative Modelle und stochastische Gleichungen eingesetzt, um die Verteilung von neutralem Wasserstoff abzubilden. Mit der Erstellung realistischer Simulationen und deren Vergleich mit vorhandenen Teleskopdaten zielt das Team von SERENEt darauf ab, die ersten unsicherheitsbewussten Rekonstruktionen des frühen Universums vorzulegen. Diese hochentwickelten Werkzeuge sind speziell darauf zugeschnitten, das Square Kilometre Array Observatory bei seinem Ziel zu unterstützen, die ersten Sterne und Galaxien nachzuweisen. Zu guter Letzt werden innerhalb von SERENEt frei zugängliche Datensätze und Methoden bereitgestellt, die einen datenreichen Ansatz für astrophysikalische Schlussfolgerungen unterstützen.

Ziel

Understanding how the first stars and galaxies transformed the Universe during the Epoch of Reionisation (EoR) is one of the primary science goals of the Square Kilometre Array Observatory (SKAO). Its low-frequency instrument, SKA-Low, will produce unprecedented 3D maps of neutral hydrogen. Still, these faint cosmological signals are buried under astrophysical foregrounds and instrumental artefacts several orders of magnitude stronger. Current approaches mainly rely on power spectrum analysis and deterministic deep learning methods, both of which face limitations in separating signal from contamination and in propagating uncertainties to astrophysical inference. This project proposes a new probabilistic machine-learning framework for tomographic reconstruction of the 21-cm signal. First, I will generate realistic simulations of interferometric data, combining cosmological models, foregrounds, and instrument effects. Next, I will benchmark existing deterministic pipelines and extend them with Normalising Flow–based generative models combined with stochastic differential equations to capture the full probability distribution of the signal. Finally, the method will be validated on dedicated LOFAR-EoR observations, ensuring robustness to real data challenges. The expected outcomes include: (i) the first uncertainty-aware 21-cm tomographic reconstructions, (ii) open-access codes, datasets and trained models, and (iii) methodologies ready for application to SKA-Low Science Verification data. By advancing statistical tools at the interface of cosmology and AI, the project directly supports SKAO’s objectives, maximises the scientific return of European infrastructures, and contributes broadly to data-intensive science. This project lays the foundations of a machine-learning–driven paradigm that will enable SKA-Low to open an unprecedented observational window onto the cosmic dawn and the Epoch of Reionisation.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

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

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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

Koordinator

UNIVERSITE PARIS-SACLAY
Netto-EU-Beitrag
€ 242 260,56
Adresse
BATIMENT BREGUET - 3 RUE JOLIOT CURIE
91190 Gif-Sur-Yvette
Frankreich
Region
Ile-de-France Ile-de-France Essonne
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten