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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Earth-like Planet Imaging with Cognitive computing

Descripción del proyecto

El aprendizaje automático podría ayudar en las observaciones directas de exoplanetas

Caracterizar las propiedades físicas y químicas de los exoplanetas rocosos que orbitan en la zona habitable de las estrellas cercanas es una de las cruzadas más fascinantes de la astrofísica moderna. Aunque los exoplanetas pueden observarse directamente, este método funciona mejor para aquellos que emiten luz infrarroja y están lejos del deslumbramiento de la estrella; de lo contrario, el enorme contraste y la separación angular diminuta entre el exoplaneta y la estrella que este orbita hacen que el primero desaparezca. El equipo del proyecto EPIC, financiado con fondos europeos, tiene previsto utilizar imagenología por infrarrojos de alto contraste en los telescopios terrestres. Las actividades del proyecto incluirán el desarrollo de herramientas ópticas de obtención de imágenes que puedan reducir el deslumbramiento cegador de las estrellas y el uso de técnicas de aprendizaje automático de última generación para el procesamiento de imágenes.

Objetivo

One of the most ambitious goals of modern astrophysics is to characterise the physical and chemical properties of rocky planets orbiting in the habitable zone of nearby Sun-like stars. Although the observation of planetary transits could in a few limited cases be used to reach such a goal, it is widely recognised that only direct imaging techniques will enable such a feat on a statistically significant sample of planetary systems. Direct imaging of Earth-like exoplanets is however a formidable challenge due to the huge contrast and minute angular separation between such planets and their host star. The proposed EPIC project aims to enable the direct detection and characterisation of terrestrial planets located in the habitable zone of nearby stars using ground-based high-contrast imaging in the thermal infrared domain. To reach that ambitious goal, the project will focus on two main research directions: (i) the development and implementation of high-contrast imaging techniques and technologies addressing the smallest possible angular separations from bright, nearby stars, and (ii) the adaptation of state-of-the-art machine learning techniques to the problem of image processing in high-contrast imaging. While the ultimate goal of this research can likely only be reached with the advent of giant telescopes such as the Extremely Large Telescope (ELT) around 2025, the EPIC project will lay the stepping stones towards that goal and produce several high-impact results along the way, e.g. by re-assessing the occurrence rate of giant planets in direct imaging surveys at the most relevant angular separations (i.e. close to the snow line), by conducting the deepest high-contrast imaging search for rocky planets in the alpha Centauri system, by preparing the scientific exploitation of the ELT, and by providing the first open-source high-contrast image processing toolbox relying on supervised machine learning techniques.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-COG - Consolidator Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2018-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITE DE LIEGE
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 2 078 125,00
Dirección
PLACE DU 20 AOUT 7
4000 LIEGE
Bélgica

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Región
Région wallonne Prov. Liège Arr. Liège
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 2 078 125,00

Beneficiarios (2)

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