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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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SUrvey Network for Deep Imaging Analysis and Learning

Description du projet

Des techniques d’exploration des mégadonnées pour l’astronomie

Le mégadonnées sont déjà présentes dans de nombreux domaines, mais l’extraction efficace et automatisée des données demeure un défi. L’automatisation des techniques d’apprentissage automatique (AA) au sein de ces processus est essentielle. C’est précisément ce que font les astronomes. Cette collaboration apporterait des avantages dans divers domaines. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SUNDIAL entend établir un réseau dédié au développement de nouveaux algorithmes. Ces algorithmes permettront d’étudier les vastes bases de données que génèrent les télescopes modernes, et de mieux comprendre la formation et l’évolution des galaxies. Le projet se propose également de former de jeunes scientifiques dans les domaines de l’informatique et de l’astronomie. Cette collaboration unique devrait déboucher sur de nombreuses applications sophistiquées au profit de la société.

Objectif

Though Big Data has become common in many domains nowadays, the challenges to develop efficient and automated mining of the ever increasing data sets by new generations of data scientists are eminent. These challenges span wide swathes of society, business and research. Astronomers with their high-tech observatories are historically at the forefront of this field, but obviously, the impact in e.g. commercial applications, security, environmental monitoring and experimental research is immense. We aim to contribute to this general discussion by training a number of young scientists in the fields of computer science and astronomy, focussing on techniques of automated learning from large quantities of data to answer fundamental questions on the evolution of properties of galaxies. While these techniques will lead to major advances in our understanding of the formation and evolution of galaxies, we will also promote, in collaboration with industry, much more general applications in society, e.g. in medical imaging or remote sensing. We have put together a team of astronomers and computer scientists, from academic and private sector partners, to develop techniques to detect and classify ultra-faint galaxies and galaxy remnants in a deep survey of the Fornax cluster, and use the results to study how galaxies evolve in the dense environment of galaxy clusters. With a team of young researchers we will develop novel computer science algorithms addressing fundamental topics in galaxy formation, such as the huge dark matter fractions inferred by theory, and the lack of detected angular momentum in galaxies. The collaboration is unique - it will develop a platform for deep symbiosis of two radically different strands of approaches: purely data-driven machine learning and specialist approaches based on techniques developed in astronomy. Young scientists trained with such skills are highly demanded both in research and business.The duration of the project was originally 48 months, till 31/3/2021. An extension of 6 months till 30/9/2021 was granted. The project therefore last 54 months which is indicated in all related project activities

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.

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.

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.

MSCA-ITN-ETN - European Training Networks

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-ITN-2016

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Contribution nette de l'UE

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.

€ 1 191 746,64
Coût total

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.

€ 1 191 746,64

Participants (8)

Partenaires (6)

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