Descrizione del progetto
Simulazioni migliorate per l’osservazione delle stelle
Il nostro interesse nell’astronoma risale a tempi antichi. L’astronomia, incentivata da sviluppi e miglioramenti, nonché dall’impiego di apparecchiature più avanzate e da conoscenze scientifiche approfondite, continua a essere oggi un campo di studi con molto seguito. Attualmente, la ricerca astronomica dipende in grande misura dalle simulazioni. Sfortunatamente, non esistono modi per misurare in termini pratici la realisticità delle simulazioni e le simulazioni numeriche tendono a essere troppo lente e costose per la prototipazione di nuove tecniche o per il miglioramento del significato statistico. Il progetto RISING, finanziato dall’UE, affronterà queste problematiche sviluppando un quadro comprendente strumenti di apprendimento automatico per diversi utilizzi, che troverà un’applicazione immediata nelle simulazioni dinamiche degli ammassi stellari e nelle simulazioni idrodinamiche delle loro nubi madri.
Obiettivo
Contemporary astronomical research relies heavily on simulations. However, the current state of the art has no objective way to measure how `realistic’ a simulation is, nor how informative it is with respect to the scientific questions it was designed to address. Comparison between simulation and observation is left to the subjective judgment of the individual researcher. The set up of simulation sets, the choice of parameters and ingredients to include, and the number of runs to execute are all also left to the researcher’s preferences, given hardware constraints. Numerical astronomy has, as of now, no shared standard of experiment design. Additionally, numerical simulations are often so slow and expensive that it is impossible to quickly and cheaply produce new outputs to improve statistical significance or for rapid prototyping new techniques. To address these issues, I will develop the RISING framework. RISING (Realistic and Informative Simulations with machine learnING) is a bundle of machine learning tools: anomaly detection tools to measure the realism of simulations, active learning tools to plan optimal sets of simulations under resource constraints, and generative modeling tools to obtain credible simulation outputs without running the underlying simulation. RISING will find immediate application on dynamical simulations of star clusters and hydrodynamical simulations of their parent clouds, which are being run in large numbers by the ERC-funded DEMOBLACK group led by my host, Prof. Michela Mapelli. RISING will be written in Python 3.7 using the Keras API on top of Tensorflow, integrated with frameworks for multi-scale, multi-physics simulations, such as AMUSE , whose author is Prof. Portegies-Zwart (Leiden Univ.) with which Prof. Mapelli has a current ongoing collaboration. The source code of RISING and selected data products will be made freely available to the numerical astronomy community.
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.
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.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione scienze computazionali multifisica
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
- scienze sociali scienze dell'educazione pedagogia apprendimento attivo
- scienze naturali scienze fisiche astronomia astronomia stellare
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
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.
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.
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.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019
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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.
35122 PADOVA
Italia
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.