PDF
Cerner la matière noire et l’énergie noire : simulations numériques pour la cosmologie de précision

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+2

Formation

DUT/L2

Unité d'accueil

Candidature avant le

09/09/2021

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

non

Contact

BOURNAUD Frederic
+33 1 69 08 55 08

Résumé/Summary
Le stage portera sur la réalisation et/ou l'analyse de simulations numériques visant à la prise en compte des biais induits par les baryons dans les mesures cosmologiques
Sujet détaillé/Full description
Les contenus en masse et en énergie de l’Univers sont dominés, respectivement, par la matière et l’énergie noire. Cerner la nature de ces composantes invisibles est l’objectif de grands instruments au sol et dans l’espace, par exemple le téléscope DESI et le satellite EUCLID. Toutefois l’interprétation de ces observations est fortement influencée par la physique de la matière visible, que l’on appelle les baryons, pour deux raisons. D’une part, ce sont toujours les baryons qui sont observés pour remonter indirectement aux composantes sombres, et d’autre part l’évolution des baryons modifie la distribution de la matière noire elle-même. En effet, parmi les baryons, le gaz diffus inter-galactique se refroidit et se condense par gravité dans les galaxies, et y forme des étoiles. Certaines étoiles explosent sous forme de supernovae qui ré-injectent de grandes quantités d’énergie dans leur voisinage et expulsant une partie du gaz des galaxies. Les baryons alimentent aussi les trous noirs centraux des galaxies, qui ré-injectent encore plus de masse et d’énergie dans leur environnement. Via la force de gravité, ces processus de redistribution des baryons modifient la distribution de la matière noire, et donc l’interprétation des observations cosmologiques. Compte tenu de la complexité des processus physique mis en jeux et couplés entre eux, leur prise en compte nécessite d’avoir recours à la simulation numérique sur des supercalculateurs. Actuellement notre équipe approfondit deux axes dans l’utilisation des simulations cosmologiques. Le premier consiste à mesurer l’impact des supernovae sur l’estimation des propriétés de la matière noire à l’aide des données observationnelles. Le second consiste à développer des simulations couvrant des volumes d’Univers de plus en plus importants pour couvrir les échelles critiques de l’énergie noire.
Le stage proposé permettra de contribuer à ces travaux de recherche, tout en se familiarisant avec les techniques de simulation numérique en astrophysique et les expériences modernes de cosmologie.
Compétences/Skills
Simulations numériques (TGCC)
Logiciels
Fortran, code RAMSES, python
PDF
Développement et optimisation d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification des excès dans les image des télescopes du réseau TAROT

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

DAp

Candidature avant le

11/07/2021

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

non

Contact

Bertrand Cordier
+33 1 69 08 27 92

Résumé/Summary
L’astronomie du ciel transitoire vie actuellement une réelle révolution avec l’arrivée des Observatoires de nouvelles générations dans tous les domaines de longueur d’onde. Ce domaine de l’astronomie se dirige tout droit vers une astronomie dite de “big data” du fait de l’amélioration drastique de la sensibilité des télescopes possédant un très grand champ de vue en particulier dans le domaine visible.
L’étudiant(e) sera amené(e) à optimiser et améliorer le logiciel de traitement d’image gmadet qui a pour but final d’effectuer la détection automatique de sources transitoire dans des images de télescopes optiques. Ce logiciel incorpore déjà un algorithme de machine learning qui permet de rejeter les nombreux artefacts dans les images qui créent des fausses détections. L’étudiant(e) devra prendre en main ce logiciel et optimiser cet algorithme de machine learning afin de l’adapter aux images des télescopes robotiques TAROT qui seront employés dans le réseau SVOM.
Sujet détaillé/Full description
L’astronomie du ciel transitoire vie actuellement une réelle révolution avec l’arrivée des Observatoires de nouvelles générations dans tous les domaines de longueur d’onde. Ce domaine de l’astronomie se dirige tout droit vers une astronomie dite de “big data” du fait de l’amélioration drastique de la sensibilité des télescopes possédant un très grand champ de vue en particulier dans le domaine visible. Avec des champs de vue capable de scanner en temps réel plusieurs dizaines de degrés carrés dans le ciel, ces nouveaux observatoires du ciel transitoire optique sont capables de détecter plusieurs centaines à milliers de nouvelles sources transitoires potentielles chaque nuit. L’un des examples phare de cette révolution est le développement de l’Observatoire Vera Rubin qui effectuera une surveillance quotidienne du ciel de l’hémisphère sud (LSST survey) avec la capacité de détecter plusieurs millions de nouvelles sources transitoires candidates chaque nuit. Le département d’astrophysique du CEA Saclay-Irfu aura un rôle à jouer prépondérant dans cette astronomie du ciel transitoire lors de la prochaine décennie grâce à son implication forte dans la mission SVOM. SVOM est une mission franco-chinoise comportant un satellite équipé d’une batterie d’instrument multi-longueur d’ondes en charge de détecter de nouvelles sources transitoires ainsi que d’un réseau de télescopes robotiques au sol avec des champs de vue conséquent (jusqu’à 500 degrés carrés pour les télescopes chinois SVOM/GWAC) pour le suivi de ces sources et la surveillance du ciel transitoire optique. De ce fait, la Collaboration SVOM doit aussi affronter le challenge de cet astronomie à savoir identifier et caractériser aussi vite que possible chaque source détecter par le réseau de suivi et de surveillance au sol. Cela nécessite l’utilisation de nouvelles méthodes de traitement d’image incluant des algorithmes de machine learning pour gérer des flux d’alertes et de fausses détections importants pour être gérables en temps réel par des scientifiques experts. L’optitimisation des chaînes de traitement des images acquises par les télescopes SVOM au sol est donc un enjeu majeur pour la décennie à venir.

L’étudiant(e) sera amené(e) à optimiser et améliorer le logiciel de traitement d’image gmadet qui a pour but final d’effectuer la détection automatique de sources transitoire dans des images de télescopes optiques. Ce logiciel incorpore déjà un algorithme de machine learning qui permet de rejeter les nombreux artefacts dans les images qui créent des fausses détections. L’étudiant(e) devra prendre en main ce logiciel et optimiser cet algorithme de machine learning afin de l’adapter aux images des télescopes robotiques TAROT qui seront employés dans le réseau SVOM. Les images prises depuis plusieurs années par les télescopes TAROT permettront de valider l’ensemble de la chaîne de détection par des tests de qualité que l’étudiant(e) mettra en place. Enfin si le temps le permet, l’étudiant(e) sera amené(e) à explorer le développement d’un logiciel de classification astrophysique des sources détectées (supernova, sursaut gamma, kilonova) grâce à des simulation de ces différentes sources dans les images de références TAROT.

L’étudiant travaillera au sein du groupe LISIS du département d’astrophysique du CEA-Saclay qui possède des responsabilités majeures (responsabilité scientifique SVOM-France) dans le développement de la mission SVOM et la préparation des synergies avec les futurs grands observatoires du ciel transitoire. Il/elle sera aussi amené à collaborer avec des experts dans le domaine des algorithmes de machine learning appliqués en astrophysique.
Mots clés/Keywords
Algorithme machine learning; classification astrophysique; sursauts gamma
Compétences/Skills
Traitement d'image simulation Algorithme de Machine Learning
Logiciels
Python 3.X Librairies python Tensorflow, Keras et scikit
PDF
Formation stellaire : l’origine de l’IMF
Star-formation, about the origin of the initial mass function of stars (IMF)

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

01/06/2021

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

non

Contact

Louvet Fabien
+33 1 69 08 58 47

Résumé/Summary
Un des paramètres clé de l'astrophysique moderne est la distribution en masse des étoiles à leur naissance, l'IMF. On la pensait universelle depuis les premières observations en 1955, mais nos récentes études remettent en question ce pilier de l'astrophysique.
260 / 5000
Résultats de traduction
One of the key parameters of modern astrophysics is the mass distribution of stars at their birth, the IMF. It was thought to be universal since the first observations in 1955, but our recent studies question this pillar of astrophysics.
Sujet détaillé/Full description
Un des paramètres clés de l'astrophysique moderne est l’IMF (initial mass function), c’est à dire la distribution en masse des étoiles à leur naissance. L’IMF est fondamentale pour expliquer le faible taux de formation stellaire de notre galaxie, mais aussi pour prédire l’évolution des galaxies sur des temps cosmologiques. Jusqu’à présent, toutes les mesures ont montré que l’IMF est universelle avec un pic à ~0.3 Msol et une pente telle que dN/dlog(M) ? Mß avec ß=-1.35. En parallèle les études des nuages moléculaires où se forment des étoiles de type solaire ont montré que la distribution en masse des coeurs (CMF), dans lesquels se forment les étoiles, avait une forme similaire à l’IMF, laissant supposer un lien direct entre CMF et IMF. En 2018 nous avons mesuré pour la première fois une CMF dont la pente diverge de celle de l’IMF avec ß=-0.9, remettant en cause ou l'universalité de l’IMF ou le lien entre CMF et IMF. Notre résultat, obtenu dans un nuage moléculaire dense formant des étoiles massives, a motivé de nombreuses observations vers ce type de nuages qui ont corroborées notre étude. Ici, nous proposons de relier les études faites dans les régions formant des étoiles de type solaire (avec ß=-1.35) aux régions formant des étoiles massives (avec ß=-0.9). Nous avons pour cela obtenu du temps d’observation avec le radio interféromètre NOEMA qui observera trois régions de formation d’étoiles de masse intermédiaire cet hiver. Le candidat aura la charge d’étudier ces trois régions, d’utiliser les outils d’extraction de source, d’analyser les distributions en masse obtenues et de participer aux débats sur l’universalité de l’IMF et sur le lien entre CMF et IMF.
Compétences/Skills
Observations, analyse de données
Observations and data analysis
Logiciels
getsf, pyhton
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Investiguer la nature des progénituers des Sursauts Gamma Cosmiques par l'analyse de leurs courbes des lumières en rayons X
Investigate the nature of Gamma-Ray Bursts progenitors through the analysis of their X-ray light curves

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

10/05/2021

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

GOTZ Diego
+33 1 69 08 59 77

Résumé/Summary
Gamma-Ray Bursts are extreme transient astrophysical events produced by a catastrophic collapse involving black holes or neutron stars. We aim at investigating the nature of these object through a complete analysis of their X-ray light curves.
Les sursauts gamma cosmiques sont des objets astrophysiques extrêmes qui impliquent la création d'objets compacts tels que des trous noir ou des étoiles à neutrons. Le but du stage est d'obtenir des informations sur leur nature par l'analyse des courbes de lumière en rayons X.
Sujet détaillé/Full description
Les sursauts gamma cosmiques (Gamma-Ray Bursts, GRBs) sont des objets transitoires extrêmement énergétiques d'une durée qui ne dépasse pas quelque centaines de secondes. Ils ont été découverts il y a une cinquantaine d'années, grâce à leur puissante émission dans les rayons gamma. Cette émission, dite prompte, est suivie par une phase plus longue (heures ou jours, dite rémanente), où l'énergie est relâchée en rayons X, dans le visible et parfois en radio.

La nature des GRBs n'est toujours pas complètement élucidé, mais les modèles les plus couramment admis, les associent avec l'effondrement d'étoiles jeunes et très massives (>30 MSun) pour les sursauts dont la durée est supérieure à 2 s et avec la coalescence de deux objets compacts (typiquement étoiles à neutrons) pour les sursauts, dits courts, d'une durée inférieure à 2 s. L'observation directe du produit de l'effondrement ou de la coalescence n'étant pas possible, la question ne peut être étudiée que de manière indirecte par la modélisation des courbes de lumière et des spectres des émissions rémanentes. Notamment une question ouverte est si le produit de l'effondrement est un trou noir, ou une étoile à neutron hautement magnétisée (magnetar).

Le sujet du stage proposé s'articule autour de cette problématique, notamment à travers l'analyse des données du télescope XRT à bord de la mission de la NASA Swift, sensible dans les rayons X.
XRT a détecté à nos jours presque 1000 émissions rémanentes. Cet échantillon a montré une grande diversité dans les propriétés temporelles des sources et des études récentes indiquent que cela pourrait être associé à une diversité dans progéniteurs et notamment dans l'objet compact qui génère par ses puissants jets, l'émission électromagnétique enregistré par les telescope dans l'espace et au sol.

Le but du stage est de produire une analyse complète des données de l'archive XRT et d'en dériver une vision statistique qui pourra contribuer à clarifier par des modèles phénoménologiques la nature des objets qui sont responsables de l'émission observée.
Gamma-Ray Bursts (GRBs) are extremely energetic transient astrophysical objects, typically lasting up to a few hundreds of seconds. They have been discovered about 50 years ago, thanks to their powerful gamma-ray emission. This emission (called prompt) is followed by a longer lasting emission (hours to days, called afterglow), where the energy is released in X-rays, visible band and sometimes in radio.

The nature of GRBs is still not completely elucidated, but the models agree to associate them to the collapse of young and very massive (>30 MSun) stars for GRBs lasting more than 2 s and with the coalescence of two compact objects (typically two neutron stars) for the ones lasting less than 2 s (called short GRBs). The direct observation of the end product of the collapse or the coalescence being impossible, the investigation of its nature can be performed only indirectly through the modélisation of the light curves (and spectra) of the afterglows. For instance an open question is of the product of the collapse is a black hole or a highly magnetized neutron star (a so called magnetar).

The proposed subject is linked to this kind of question, in particular the goal is to analyse the data of the XRT X-ray telescope on board the NASA Swift mission. To date XRT has detected almost 1000 afterglows: this sample has shown a wide diversity in the temporal properties of the sources and recent studies show that the latter could be associated to a diversity of progenitors et more precisely of the compact object that generated the powerful jets responsible of the electromagnetic emission measures by the telescopes in space and on ground.

The goal of the stage is to produce a complete analysis of the XRT data archive, and derive a statistical view, which could help to clarify thanks to the use of phenomenological models, the nature of the objects responsible of the observed emission.
Mots clés/Keywords
Object compacts, sursauts gamma cosmiques, analyse de données
Compact Objects, Gamma-Ray Bursts, data analysis
Compétences/Skills
Analyse de données de satellite par des outils standards fournis par la NASA.
The Swift satellite data will be analyzed using standard tools provided by NASA.
Logiciels
Familiarité avec l'environnement unix/linux. Analyse de données possible en python ou IDL.
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Machine Learning pour la Reconstruction d’Image Astrophysique

Spécialité

Traitement d'image

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

12/05/2021

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

STARCK Jean-luc
+33 1 69 08 57 64

Résumé/Summary
Sujet détaillé/Full description
Les méthodes de machine learning ont montré leur efficacité pour la resolution de problème inverse. Ces méthodes nécessitent toutefois d’avoir de nombreuses données pour l’apprentissage et il n’est pas établit comment se comporte les algorithmes quand le jeu d’entrainement diffère des données.
Le but de ce stage est d’étudier ce problème de généralisation dans le cadre de la reconstruction d’image en astrophysique. Plusieurs types de réseaux seront étudiés (UNET, RESNET, LEARNLET), et une evaluation sera faite pour évaluer l’impact d’un jeu d’entrainement différent des vrais données. Une comparaison sera également faite avec des méthodes plus conventionnelles comme celles basées sur les ondelettes.
References:
? F. Sureau, A. Lechat and J.-L. Starck, "Deep Learning for space-variant deconvolution in galaxy surveys", Astronomy and Astrophysics, 641, A67, 2020.
Mots clés/Keywords
machine learning, astrophysique
Logiciels
python, tensor flow
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Mesures du champ magnétique intergalactique avec les sursauts gamma
Measures of the intergalactic magnetic field using gamma-ray bursts

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

21/05/2021

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

Belmont Renaud
+33169089808

Résumé/Summary
Ce stage propose de contraindre le champ magnétique intergalactique par la modélisation de la propagation des rayons gamma issus de sursauts (GRB) et l'analyse des futures observations CTA.
This internship proposes to constrain the intergalactic magnetic field by modelling the propagation of gamma rays produced by gamma-ray bursts (GRBs), and analysing future CTA observations.
Sujet détaillé/Full description
Depuis une vingtaine d’années, l’avènement des télescopes Tcherenkov a permis le développement de l’astronomie gamma à très haute énergie (>20GeV), avec des retombées dans beaucoup de domaines de l’astrophysique, et en particulier en cosmologie. La cosmologie gamma repose sur l’absorption, par la lumière infra-rouge des galaxies, des rayons gamma émis par des sources lointaines de l’Univers. Cette absorption est en effet directement liée à l’histoire de la formation stellaire et au modèle cosmologique qui conditionne l’apparition des grandes structures de l’Univers.
L’absorption des rayons gamma par les photons infrarouge produit des électrons et des positrons qui interagissent sur le fond diffus cosmologique et produisent à leur tour des rayons gamma. Ces rayons gamma secondaires peuvent eux-mêmes être absorbés, produisant en cascade de nouvelles paires électron-positron. Ces cascades électromagnétiques se développent dans le milieu intergalactique et possèdent différentes signatures qui sont recherchées dans les données : d’une part, les rayons gamma secondaires, d’énergie plus faible, créent un excès sur la partie à basse énergie du spectre ; d’autre part, le champ magnétique intergalactique (Intergalactic Magnetic Field, IGMF) dévie les particules chargées, produisant un halo diffus autour de la source et un retard dans le temps d’arrivée des rayons gamma secondaires. La recherche de ces signatures dans les observations gamma permet d’étudier ce champ magnétique dont l’origine remonte probablement aux premiers instants de l’Univers. Cette méthode permet d’accéder à des très faibles intensités et à des propriétés à grande échelle, inaccessibles aux mesures traditionnelles de champ magnétique.

Le travail de stage s’intéressera à l’étude des cascades issues des sursauts gamma (GRB) et aux contraintes qu’elles peuvent apporter sur l’IGMF en particulier avec l’observatoire CTA en cours de construction. CTA comportera à terme 19 télescopes sur le site Nord (La Palma, îles Canaries), et 99 sur le site Sud (désert d’Atacama au Chili). Le premier grand télescope de 23 m a commencé sa prise de données laissant espérer plusieurs détections dans les années qui viennent.

L’IGMF a déjà été étudié avec une population de noyaux actifs de galaxie (AGN) qui a permis d’établir des limites inférieures sur l’intensité moyenne du champ (B>10^(-16) G). Les sursauts gamma, très brefs par nature, permettront une approche basée sur les retards temporels, très différente de celle utilisée pour les AGN et donc des contraintes indépendantes et complémentaires sur l’IGMF.

Le travail de ce stage consistera à réaliser des simulations numériques de cascades issues des GRB et à étudier leurs signatures observationnelles. Plus précisément, les cascades simulées seront couplées à la chaine d'analyse développée dans le groupe pour CTA, ce qui permettra d’obtenir les contraintes sur l’IGMF. L’étudiant analysera pour cela plusieurs sursauts gamma observés. Il étudiera dans un premier temps des sursauts détectés par le satellite Fermi jusqu’à une dizaine de GeV, et dont les caractéristiques seront extrapolées au domaine d’énergie de CTA (au-delà de 20 GeV). Puis, il analysera les deux sursauts observées à très haute énergie par les telescopes Tcherenkov HESS et MAGIC (Nature, Nov. 2019).

L’étudiant(e) sera intégré(e) à l’équipe LEPCHE du Département d’Astrophysique du CEA Paris-Saclay. Cette équipe est très impliquée à la fois dans les observations de GRB, ainsi que dans la préparation de futur grand télescope Tcherenkov CTA. Les chercheurs de l’équipe sont en particulier chargés de préparer les futures observations de GRB avec CTA.
In the past 20 years, the advent of Cherenkov telescopes has allowed for the rapid growth of very high energy gamma-ray astronomy, and had provided impacts in many fields of astrophysics including cosmology. Gamma-ray cosmology is based on the absorption of very high energy photons (>100 GeV) from extragalactic sources by infrared photons emitted by stars in galaxies. Such absorption is linked to the history of star formation and to the cosmological model implied in the formation of large-scale structures in the Universe.
The absorption of gamma rays by infrared photons also produces pairs of electrons and positrons that interact with photons from the cosmological microwave background (CMB) and produce more gamma rays. These secondary high energy photons can also be absorbed, generating a cascade of pairs and photons. These electromagnetic cascades develop in the intergalactic medium and provide specific observational signatures that are searched in gamma-ray data. On the one hand, the secondary photons are responsible for an excess emission at lower emission. On the second hand, the intergalactic magnetic field (IGMF) deflects the charged particles, producing an extended halo around point sources and a time delay in the arrival of secondary gamma rays. This large-scale magnetic field is expected to originate from the very first epoch of the cosmic history. The search for these signatures in gamma-ray observations hence allows to probe this relic field at very low intensities, where traditional methods fail.

The work will focus on cascades induced by gamma-ray bursts (GRBs) and on the constrains they can provide on the IGMF. In particular, it will be done in preparation of the future CTA observatory. This array of Cherenkov telescopes will have 19 telescopes in its north site (La Palma, Canary islands) and 99 in its south site (Chili). The first 23m telescope is already operational, promising several GRB detections in the next years.
The IGMF has already be studied using active galactic nuclei (AGN), which has provided lower limits on its intensity (B>10^(-16)G). The very short duration of GRBs will allow for a very different approach, based on time delays, hence for independent and complementary constrains.
The work will consist in performing numerical simulations of gamma-ray induced cascades, using a Monte Carlo simulation code and studying their observational signatures. Namely the simulated cascades will be coupled to the CTA data analysis chain developed in the group in order to predict constrains on the IGMF. To that purpose, the student will analyze several typical GRBs. He/she will first focus on a few interesting events among the many detected at lower energy by Fermi (<10 GeV) and extrapolated to the CTA energy range. He/she will then analyze two GRBs recently observed at very high energy by existing Cherenkov telescopes (HESS and MAGIC collaborations, Nature, Nov. 2019).

The student will work in the LEPCHE team of the Astrophysics Department at CEA Paris-Saclay. The team is strongly involved in GRB observations and in the preparation of CTA in general. More specifically, its researchers are charged with the preparation for GRB observations with CTA.
Mots clés/Keywords
rayons gamma, astroparticules, cosmologie
gamma-rays, astroparticles, cosmology
Compétences/Skills
Modélisation avec des simulations numériques Monte Carlo Analyse de données
Modelling with Monte Carlo numerical simulations, Data analysis
Logiciels
fortran, python
PDF
Milieu interstellaire : question sur l’importance du champ magnétique
Interstellar medium, about the importance of magnetic field for the assembly of cores

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 1

Unité d'accueil

Candidature avant le

01/06/2021

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

non

Contact

Louvet Fabien
+33 1 69 08 58 47

Résumé/Summary
Nous avons récemment montré que le champ magnétique des nuages moléculaires était lié aux coeurs denses qui formeront des étoiles. Cette corrélation n'est pas comprise à ce jour. Nous proposons de chercher son origine en analysant un jeu de simulations numériques.
We recently showed that the magnetic field of molecular clouds is related to the dense cores that will form stars. This correlation is not understood to date. We propose to seek its origin by analyzing a set of numerical simulations.
Sujet détaillé/Full description
Les études menées avec le satellite Planck ont montré que le champ magnétique est omniprésent dans le milieu interstellaire. Il pourrait jouer un rôle crucial pour la fragmentation des nuages moléculaires et la formation des réservoirs de gaz (nommés « coeurs » ici par simplicité) disponibles pour la formation des étoiles. Nous avons montré dans Arce, Louvet et al. (2020) en utilisant l’interféromètre ALMA que le champ magnétique avait une orientation privilégiée vis à vis des coeurs. Cette mesure, avec un angle moyen de ~50º, ne connait pas d’explication théorique. Nous proposons ici d’utiliser un ensemble de modèles numériques magnéto-hydrodynamiques où nous varierons l’intensité du champ magnétique et le niveau de turbulence initiaux dans le nuage afin de comprendre l’origine et le fonctionnement du mécanisme créant un alignement privilégié entre champ magnétique et coeurs. Une étude préliminaire semble montrer que cet alignement dépend du ratio initial entre énergie gravitationnelle du nuage et du flux magnétique. Ce ratio est un paramètre clé pour l’évolution dynamique des nuages moléculaires.
Compétences/Skills
Simulations numériques, analyse de données
Numerical simulation and data analysis
Logiciels
RAMSES, getsf, python
PDF
Spectres ESO/VLT/X-Shooter de systèmes binaires de grande masse: une étoile massive en orbite autour d'un trou noir ou d'une étoile à neutron
ESO/VLT/X-Shooter spectra of high-mass binary systems: a massive star orbiting around a black hole or a neutron star

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

21/07/2021

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

CHATY Sylvain
+33 1 69 08 43 85

Résumé/Summary
De nouveaux astres, puissants émetteurs de rayons X, ont été découverts récemment: une étoile en orbite autour d'un astre compact, trou noir ou étoile à neutron. Nous venons d'obtenir des observations uniques grâce au spectroscope large bande X-Shooter, installé sur l'observatoire de l'ESO/VLT, observant depuis l'ultra-violet jusqu'à l'infrarouge. Le but de ce stage est d'analyser ces données, et de mieux comprendre ces astres.
New celestial objects, powerful X-ray emitters, have been recently discovered: a star orbiting a compact object, black hole or neutron star. We have recently obtained unique observations thanks to the broad-band spectrometer X-Shooter, installed on the focus of ESO/VLT, observing from ultra-violet up to infrared domain. The aim of this internship is to analyse these data, and better understand these celestial objects.
Sujet détaillé/Full description
De nouveaux astres, puissants émetteurs de rayons X, ont été découverts récemment. Leurs caractéristiques sont typiques d'une étoile en orbite autour d'un astre compact: trou noir ou étoile à neutron. Nous venons d'obtenir des observations uniques grâce au spectroscope large bande X-Shooter, installé sur l'observatoire de l'ESO/VLT, observant depuis l'ultra-violet jusqu'à l'infrarouge. Ces observations, couvrant plusieurs époques grâce à un programme d'observation dédié à l'étude des systèmes binaires émettant dans les rayons X, visent à révéler leur nature, et à comprendre les processus physiques d'accrétion et d'éjection de matière. En effet, la caractéristique principale de ces systèmes réside dans le transfert de matière et de moment cinétique, de l'étoile compagnon vers l'astre compact.

L'objectif principal de ce stage M2 est d'analyser ces données en optique et infrarouge de l'ESO/VLT (instrument X-Shooter), et d'interpréter ces observations dans le contexte des modèles actuels décrivant les phénomènes d'accrétion et d'éjection de matière au sein des systèmes binaires X, ainsi qu'en comparant ces données à d'autres domaines d'observation, ce travail entrant ainsi dans le cadre d'une étude multi-longueur d'onde. Ce travail donnera lieu en fin de stage à une publication de recherche dans une revue de rang A en astrophysique.
New celestial objects, powerful X-ray emitters, have been recently discovered. Their characteristics are typical of a star orbiting a compact object: black hole or neutron star. We have recently obtained unique observations thanks to the broad-band spectrometer X-Shooter, installed on the focus of ESO/VLT, observing from ultra-violet up to infrared domain. These observations, covering various epochs thanks to an observing programme dedicated to the study of binary systems emitting in X-rays, aim at revealing their nature, and at understanding the physical processes of accretion and ejection phenomena. Indeed, the main characteristics of these systems resides in the transfer of matter and angular momentum, from the companion star to the compact object.

The main goal of this M2 internship is to analyze these ESO/VLT optical and infrared data (X-shooter instrument), and to interpret them in the context of models describing accretion and ejection phenomena in X-ray binaries, in the frame of a multi-wavelength study. This study will lead at the end of the internship to a refereed publication in a major astrophysical journal.
Mots clés/Keywords
Astrophysique, hautes énergies, objets compacts, étoiles à neutron, trous noirs
Compétences/Skills
Bibliographie Observations Traitement de données Ecriture d'article
Bibliography Observations Data analysis Writing skills
Logiciels
ESO X-shooter pipeline Python
PDF
Traitement automatique du langage naturel pour explorer la nature des énigmatiques bandes diffuses interstellaires
Using Natural Language Processing to Unveil the Nature of the Enigmatic Diffuse Interstellar Bands

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

Candidature avant le

12/07/2021

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

GALLIANO Frederic
+33 1 69 08 18 21

Autre lien

Résumé/Summary
Les DIBs sont des bandes en absorption, omniprésentes dans le milieu interstellaires, dont l'origine reste un mystère, près d'un siècle après leur découverte. Le but du stage est d'utiliser la technique du traitement automatique du langage, afin de trouver dans la littérature scientifique des composés moléculaires permettant d'expliquer certaines de ces DIBs.
DIBs are ubiquitous absorption bands in the interstellar medium, whose origin is still a mystery, one century after their discovery. The goal of this internship is to use the technics of natural language processing, in order to find molecular compounds, in the scientific literature, that could explain some of these DIBs.
Sujet détaillé/Full description
Le Milieu InterStellaire (MIS) est une intrication complexe de phases remplissant le volume d'une galaxie entre les étoiles. Il est constitué de: (i) gaz, principalement d'hydrogène (75%) et d'hélium (23%), mais aussi d'éléments plus lourds (C, N, O, etc.; 1%) qui peuvent se trouver sous forme moléculaire; et (ii) de grains de poussières (le 1% restant de la masse), qui sont de petites particules solides de tailles inférieures au micron. Le MIS est un constituant fondamental de l'Univers, puisque les étoiles naissent de l'effondrement de nuages interstellaires denses, et retournent une partie de leur masse, enrichie en éléments fraîchement synthétisés, à la fin de leur vie. Le MIS est aussi le milieu ou la complexité moléculaire croît, fournissant les briques élémentaires pour l'émergence de la vie. Le contenu moléculaire du MIS est actuellement mal connu. Les premières molécules complexes n'ont commencé à être détectées que depuis une décennie.

Les Bandes Diffuses Interstellaires (DIBs) sont des bandes en absorption omniprésentes, dans le domaine spectrale entre 0.4 et 2 microns. Leurs propriétés spectrales correspondent à celles de grosses molécules ou de petits solides, mais leur nature exacte reste un mystère, près d'un siècle après leur découverte par Heger (1922). Plus de 400 DIBs distinctes ont été détectées dans le MIS et un plus grand nombre est en train d'être observé par le télescope spatial GAIA (2013-présent). À l'heure actuelle, seulement 2 DIBs ont été identifiées de manière claire et ont été attribuées au buckminsterfullerene ionisé (C_{60}^{+}), un hydrocarbure aromatique polycyclique en forme de ballon de football, il y a 5 ans (Campbell et al. 2015). Dévoiler la nature des DIBs est une question ouverte importante, car cela représenterait une clef pour accéder au contenu moléculaire et poussiéreux du MIS de manière plus précise. Cela fournirait également des diagnostics des conditions physiques locales.

Les approches astrophysiques et astrochimiques traditionnelles ont échoué à aborder cette question ouverte. La raison probable est que ce problème touche la complexité chimique. Il est par conséquent crucial d'explorer des approches non conformistes qui permettraient une synergie entre notre connaissance des DIBs et la recherche dans d'autres domaines, tels que la science des matériaux, la chimie ou la biochimie.

Afin d'explorer de telles synergies, nous tirerons profit des techniques d'apprentissage automatique du langage (NLP). Le projet est de lancer des recherches systématiques, à grande échelle, dans les publications mondiales de chimie. Le NLP est une application de l'apprentissage automatique dont le but est de comprendre du texte écrit. Notre espoir est de trouver des publications présentant des transitions moléculaires pouvant expliquer certaines DIBs.

La première étape de ce projet est d'injecter la connaissance des DIBs, depuis un corpus hautement spécialisé, dans une intégration sémantique entraînée sur un grand corpus de littérature scientifique. La seconde étape sera d'explorer les relations sémantiques entre les entités étiquetées sur un prototype ontologique des DIBs, et comprendre comment enrichir l'ontologie en retour. Finalement, nous construirons un graphe de connaissance des DIBs qui nous aidera à trouver des propriétés chimiques potentiellement non explorées, pertinentes aux DIBs.

Le but de ce stage est de réaliser une étude de faisabilité sur la pertinence du NLP pour s'attaquer au problème de l'origine des DIBs. Le stagiaire travaillera sous la supervision du Dr. Frédéric GALLIANO du Département d'Astrophysique du CEA-Saclay, et du Dr. Ronin WU de la compagnie IRIS.AI, qui développe un modèle NLP unique, afin d'explorer la littérature chimique.
The InterStellar Medium (ISM) is the complex intertwining of phases filling the volume of a galaxy between the stars. It is constituted of: (i) gas, principally hydrogen (75%) and helium (23%), but also heavier elements (C, N, O, etc.; 1%) that can be found in molecular forms; and (ii) dust grains (the remaining 1% of the ISM mass), which are small solid particles of sub-micronic sizes. The ISM is a fundamental constituent of the Universe, as stars are born out of the collapse of dense interstellar clouds, and return some of their mass, enriched in freshly synthesized heavy elements, at the end of their lifetime. The ISM is also the medium where the molecular complexity grows, providing the basic building blocks for the emergence of life. The molecular content of the ISM is currently poorly known, complex interstellar molecules have been detected for the first time, a decade ago.

Diffuse Interstellar Bands (DIBs) are ubiquitous absorption bands found preferentially in the 0.4 to 2 microns wavelegnth range. Their spectral properties correspond to those of large molecules or small solids, but their exact nature is still a mystery, a century after their discovery by Heger (1922). More than 400 distinct DIBs have been detected in the ISM and many more are currently observed by the GAIA space telescope (2013-present). Only 2 of them have been unambiguously identified and attributed to ionized buckminsterfullerene (C_{60}^{+}), a football-shaped polycyclic aromatic carbon compound, 5 years ago (Campbell et al. 2015). Unveiling the nature of DIBs is an important open question as it could help us unlock the ISM molecular and dusty content. It could also provide diagnostics of the local physical conditions where they are found.

Traditional astrophysical and astrochemical approaches have failed at tackling this open question. The reason is probably that it involves chemical complexity. It is therefore crucial to explore out-of-the-box methods that could synergize our current knowledge on DIBs with research in other domains, such as material science, biochemistry, or chemistry.

To explore such synergies, we will take advantage of the techniques of Natural Language Processing (NLP), in order to perform systematic, large-scale researches in the world-wide chemistry literature. NLP is a machine-learning application aimed at automatically understanding written text. Our hope is to find publications reporting molecular transitions that could explain some of the DIBs.

The first step of this project aims to inject the knowledge of DIBs from a highly specialized corpus into a general word embedding model trained on a large diverse corpus of scientific literature. The second step would be to explore the semantic relationships between entities labeled on a prototype ontology of DIBs, and how they can in turn enrich the ontology. Finally, we aim to build a knowledge graph of DIBs which can help indicate a potentially unexplored chemical properties of DIBs.

The goal of this internship is to perform a feasability study of the relevance of NLP to tackle the origin of DIBs. The intern will work under the supervision of both Dr. Frédéric GALLIANO of the Department of Astrophysics at CEA-Saclay, and Dr. Ronin WU of the IRIS.AI company developing a unique NLP model to explore the chemistry literature.
Mots clés/Keywords
Apprentissage automatique, chimie
Machine learning, chemistry
Compétences/Skills
- Astrophysique élémentaire - Physique moléculaire - Apprentissage automatique
- Elementary astrophysics - Molecular physics - Machine learning
Logiciels
Python

 

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