Recherche

Apprentissage automatique appliqué à
Sciences de l'Astrophysique

Thèmes de recherche

Trous noirs

Découvertes révolutionnaires sur les objets les plus fascinants de l’Univers, les trous noirs, révélant finalement comment ces objets agissent comme le cœur battant de toutes les galaxies.
Lentille pour la matière noire

Lentille pour la matière noire

Découvrir les propriétés des particules de matière noire et sonder la cosmologie avec une forte lentille gravitationnelle et l’apprentissage automatique.

Cosmologie

Révéler l’origine de l’Univers, la nature de ses composants et comment ils affectent son évolution, et son éventuel destin.

Inference

Utilisation de réseaux de neurones pour créer de nouvelles analyses statistiques pour des ensembles de données astrophysiques complexes et de grande dimension.

Projets

Learning the Universe

Domaine de recherche : Paramètres cosmologiques, matière noire, énergie noire, grands relevés du ciel, simulations hydrodynamiques, inférence basée sur la simulation, émulateurs, estimation de l'incertitude et échantillonnage

Future Lens

Domaine de recherche : Lentille gravitationnelle forte, matière noire, fonction de masse, constante de Hubble, énergie noire, vision par ordinateur, délais, populations stellaires, AGN

Gaia Data

Domaine de recherche : Détection d'anomalies, Apprentissage non supervisé, Estimation de la densité, Nuages ​​de points, Diagramme HR, Voie lactée

Turbulence

Domaine de recherche : Physique des sous-grilles, Fermeture, Équations de Navier–Stokes, Deep Learning, Modèles récurrents, Dedalus

Astronomie en Rayons-X

Domaine de recherche : noyaux galactiques actifs ; Milieu intra-amas ; Binaires X; Amas de galaxies