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Cartographie de paramètres physiques dans les sources étendues assistée par machine learning

Astrophysique Data intelligence dont Intelligence Artificielle Défis technologiques Physique corpusculaire et cosmos

Résumé du sujet

Les spectro-imageurs en rayons-X permettent de mesurer la position, l’énergie et le temps

d’arrivée pour chaque photon incident. Cette liste de photons permet de créer des cubes de données (X, Y,

Energie) où un spectre est accessible pour chaque pixel de l’image. En dépit de la richesse des archives en

rayons X et du bond en performance des missions à venir, nos méthodes d’analyses n’ont que trop peu

évolué dans les dernières décennies et ne peuvent extraire la richesse d’informations scientifiques contenue

dans ces données.

Ce projet s’intéressera en particulier aux méthodes de traitement du signal pour la cartographie des

paramètres physiques (ex: température, métallicité, redshift et vitesse du plasma) dans les sources étendues

telles que les vestiges de supernova (voir Figure 1) ou les amas de galaxies. Cela consiste à obtenir pour

chaque pixel ou groupe de pixels, une série de paramètres physiques à partir de leur information spectrale, du principe de parcimonie et de machine Learning.

Les méthodes classiques d’ajustement spectral d’un cube de données sont lentes et bruitées, un facteur

limitant l’analyse des données à très haute résolution spectrale des satellites à venir XRISM en 2023 et

Athena X-IFU en 2034.

Laboratoire

Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Direction d’Astrophysique
Laboratoire d’Etudes des Phénomènes Cosmiques de Haute Energie
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