Description du projet
Dissiper le brouillard: une cartographie cosmique basée sur l’IA
Les méthodes actuelles peinent à distinguer les signaux cosmologiques faibles en raison des fortes interférences provenant d’autres objets célestes et du bruit instrumental. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SERENEt développera un nouveau cadre d’apprentissage automatique probabiliste afin d’améliorer notre compréhension de l’époque de la réionisation. Il utilisera des modèles génératifs et des équations stochastiques pour cartographier la distribution de l’hydrogène neutre. En produisant des simulations réalistes et en les comparant aux données télescopiques existantes, SERENEt vise à fournir les premières reconstructions de l’Univers primordial tenant compte des incertitudes. Ces outils sophistiqués sont spécialement conçus pour aider l’observatoire Square Kilometre Array à atteindre son objectif: détecter les premières étoiles et galaxies. À terme, SERENEt proposera des ensembles de données et des méthodes en libre accès qui soutiendront une approche de l’inférence astrophysique fondée sur des données abondantes.
Objectif
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.
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: Le vocabulaire scientifique européen.
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
91190 Gif-Sur-Yvette
France
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.