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Earth-like Planet Imaging with Cognitive computing

Descrizione del progetto

L’apprendimento automatico potrebbe agevolare le osservazioni dirette degli esopianeti

La caratterizzazione di proprietà fisiche e chimiche di esopianeti rocciosi che orbitano nella zona abitabile di stelle vicine è una delle sfide più avvincenti della moderna astrofisica. Sebbene gli esopianeti possano essere osservati direttamente, questo metodo funziona meglio per quelli che emettono luce infrarossa e sono lontani dal riverbero delle stelle; altrimenti, l’enorme contrasto e l’esigua separazione angolare tra gli esopianeti e la loro stella ospite fa scomparire i primi. Il progetto EPIC, finanziato dall’UE, intende usare l’imaging a infrarossi a elevato contrasto su telescopi a terra. Le attività del progetto includeranno lo sviluppo di strumenti di imaging ottico in grado di ridurre il riverbero accecante delle stelle ospiti e l’uso delle tecniche di apprendimento automatico più all’avanguardia per l’elaborazione delle immagini.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-COG - Consolidator Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2018-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITE DE LIEGE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 2 078 125,00
Indirizzo
PLACE DU 20 AOUT 7
4000 LIEGE
Belgio

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Regione
Région wallonne Prov. Liège Arr. Liège
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 2 078 125,00

Beneficiari (2)

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