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Dernière mise à jour : 04-07-2020


 

Cosmologie- Amas de galaxies - Intelligence artificielle

SL-DRF-20-0987

Domaine de recherche : Astrophysique
Laboratoire d'accueil :

Direction d’Astrophysique (DAP)

Laboratoire de Cosmologie et d’Evolution des Galaxies (LCEG)

Saclay

Contact :

Marguerite PIERRE

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2020

Contact :

Marguerite PIERRE
CEA - DRF/IRFU/SAp/LCEG

0169083492

Directeur de thèse :

Marguerite PIERRE
CEA - DRF/IRFU/SAp/LCEG

0169083492

Labo : http://irfu.cea.fr/dap/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast_groupe.php?id_groupe=972

Voir aussi : Site du projet XXL http://irfu.cea.fr/xxl

Les amas de galaxies sont les entités les plus massives de l’univers et, à ce titre, constituent une sonde cosmologique importante.

Le survey XXL est le plus grand projet du satellite européen XMM (rayons X). Il a permis de découvrir plusieurs centaines d’amas jusqu’à des distances correspondant à la moitié de l’âge de l’univers.

Le but de la thèse est de réaliser l’analyse cosmologique de cet ensemble d’amas en utilisant des techniques d’intelligence artificielle : apprentissage profond et réseau de neurones convolutif.

Dévoiler la face cachée des 3 premiers milliards d’années de la formation des galaxies

SL-DRF-20-0328

Domaine de recherche : Astrophysique
Laboratoire d'accueil :

Direction d’Astrophysique (DAP)

Laboratoire de Cosmologie et d’Evolution des Galaxies (LCEG)

Saclay

Contact :

David ELBAZ

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2020

Contact :

David ELBAZ
CEA - DRF/IRFU/DAP/LCEG

0169085439

Directeur de thèse :

David ELBAZ
CEA - DRF/IRFU/DAP/LCEG

0169085439

L’un des enjeux majeurs de l’astrophysique consiste à comprendre comment les galaxies assemblent leur masse, donnent naissance à leurs étoiles et trous noirs supermassifs au cours du temps, et comment cet assemblage dépend de leur évolution interne et/ou de facteurs externes tels que les halo de matière noire et les fusions galactiques. À ce jour, notre compréhension de l’histoire cosmique de la formation d’étoiles reste largement incomplète sur la période clé des 3 milliards d'années qui ont suivi la réionisation, i.e. entre z~6 - quand les galaxies avaient formé moins de 1% de leurs étoiles actuelles - jusqu'à l’époque du pic de formation d'étoiles autour de z~1.5. ’Au cours de cette thèse, l’étudiant bénéficiera d’un ensemble de données uniques – principalement issues de l’interféromètre ALMA et du James Webb Space Telescope (JWST) – qui lui permettront de quantifier cette période de l’histoire de l'activité de formation d’étoiles, de la croissance en masse et de l'évolution morphologique des galaxies. Lever l’incertitude sur cette époque aura donc un impact majeur sur notre compréhension de la formation des structures dans l’univers, voire de notre cosmologie, et c’est l’un des objectifs majeurs de notre programme sur le JWST.
JWST: from data analysis software and techniques to the quest for hidden mergers and bulge growth in high redshift galaxies

SL-DRF-20-0106

Domaine de recherche : Astrophysique
Laboratoire d'accueil :

Direction d’Astrophysique (DAP)

Laboratoire de Cosmologie et d’Evolution des Galaxies (LCEG)

Saclay

Contact :

Emanuele DADDI

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2020

Contact :

Emanuele DADDI
CEA - DRF/IRFU


Directeur de thèse :

Emanuele DADDI
CEA - DRF/IRFU


JWST will be launched in 2021, with an important participation from ESA, CNES and CEA for the mid-infrared instrument MIRI. JWST capabilities are revolutionary, compared to the existing state of the art, in terms of resolution and sensitivity over the 1- 30’m wavelength range, where stars and (warm) dust emit their light from galaxies at high redshift. For the first time JWST will provide spatially resolved photometry up to the mid-IR (at least 10’m, with NIRCAM and MIRI) with sub-arcsec resolution. The competitive exploitation of the data for scientific endeavors will require the mastering of the data, deeply understanding the reduction, treatment and developing tools to foster the analysis. I propose a PhD thesis in Saclay as a collaborative effort between experts from ’MICE, the Centre of Expertise for MIRI’, developed at CEA/Irfu/DAp, and with researchers in galaxy formation and evolution. The student will be responsible for developing new high level software for the analysis of resolved imaging data from MIRI and NIRCAM, modeling and understand the resolution, ’pixelization’ and PSF convolution effects. This will include high-level software to create spatially resolved maps of physical parameters (stellar mass, dust attenuation, stellar age, star formation rate) and pixel-by-pixel spectral energy distributions. The student will work on testing and improving the existing MIRI simulator, adapting it to the case of resolved observations of distant galaxies. The results of the efforts will be shared with several of the CEA Saclay groups in the spirit of fostering our expertise and efficiency in the early use of the groundbreaking JWST data. This work will be based on data from our recently approved Early Release Science (ERS) project observing with a suite of JWST instruments (NIRCAM, NIRSPEC, and MIRI) on well-studied cosmological fields. This ERS project is lead by S. Finkelstein at the University of Texas and includes E. Daddi and D. Elbaz from CEA-Saclay among the international teams of proposers. These observations will be among the first delivered by JWST, in parallel with those from GTO teams.

The student will ultimately use the Early Release Science data on cosmological fields to search for ongoing hidden merger events and AGN components resolved inside galaxies, by distinguishing them from the whole galaxy (e.g., nuclear events, or similar), and constraining the growth of inner bulges with passive and/or active stellar populations. This research is based on recent discoveries from our team at the peak of galaxy formation z=1-4. Eventually this research will lead to the first realistic estimates of the relevance of these widely discussed and hot topics.

• Astrophysique

 

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