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Jérôme Bobin (Irfu) reçoit un ERC starting grant


Son projet : extraire de la masse de données reccueillies par les observatoires le maximum d'information sur l'univers grâce à des méthodes numériques. Il appliquera ses méthodes aux données de Planck et de Lofar (Low Frequency Array, Pays-Bas).

Publié le 25 avril 2016

LENA : LEarNing for solving data challenges in Astrophysics

Les astrophysiciens peinent à extraire de la masse des données recueillies par les observatoires toutes les informations sur l'histoire de l'Univers. Une technique de traitement de signal très utile en astrophysique, la  « parcimonie », a permis à Jérôme Bobin de produire en 2014, à partir des données de Planck, la carte du fond diffus cosmologique la plus complète à ce jour. Malgré ce succès, il faut aller plus loin et introduire un cadre permettant de prendre en compte une physique non linéaire sous-jacente et encore inconnue. Il faut également pouvoir basculer d'un modèle linéaire à un modèle non linéaire grâce à des méthodes numériques à inventer. Jérôme Bobin propose d'appliquer les outils qu'il aura développés aux données de Planck et de Lofar (Low Frequency Array, Pays-Bas).

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