Graphes de calcul appliqués à l'étude des conditions de formation des étoiles

Computation graphs applied to the study of the conditions of star formation

• Auteur / Autrice : Lucas Einig
• Direction : Jérôme Pety, Jocelyn Chanussot
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Astrophysique et Milieux Dilués
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique (Grenoble ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : INSTITUT DE RADIO ASTRONOMIE MILLIMETRIQUE

Mots clés

Mots clés libres

Radioastronomie

Formation stellaire et milieu interstellaire

Astrophysique

Sciences des données

Réseaux de neurones

Apprentissage automatique

Radio astronomy

Star formation and interstellar medium

Astrophysics

Data science

Neural networks

Machine learning

Résumé

Les nuages moléculaires sont les lieux de naissance des étoiles. Les mécanismes à l'œuvre sont encore mal connus pour plusieurs raisons. Les nuages moléculaires sont tout d'abord des éco-systèmes complexes dont l'évolution est contrôlée par de nombreux phénomènes physiques (gravité, turbulence, transfert radiatif, champ magnétique, ...) et chimiques (réactions chimiques, en phase gazeuse ou solide, à très basse température et densité, réactions photo-induites). Les modèles sont donc complexes avec des temps de calcul longs et de nombreux paramètres mal connus. De plus, ces nuages ne peuvent être étudiés que par télédétection. La notion de vérité terrain n'existe donc pas et doit être remplacée dans les contextes d'apprentissage automatique et d'ajustement de modèles par la cohérence de la modélisation d'un grand nombre d'observations différentes. Enfin, les données présentent une large gamme de rapports signal/bruit (RSB). Comme les découvertes les plus intéressantes sont souvent faites à faible RSB, il est important de développer des méthodes adaptées à différentes valeurs de RSB. La génération actuelle de récepteurs astronomiques des télescopes de l'IRAM (30 mètres dans la Sierra Nevada en Espagne et l'interféromètre NOEMA au Plateau de Bure) fait entrer la radioastronomie millimétrique dans l'ère du traitement massif des données. Ces récepteurs peuvent mesurer 80 000 fréquences simultanément. Il est ainsi possible de mesurer un grand nombre de raies spectrales moléculaires qui retracent les conditions physiques et chimiques du nuage interstellaire abritant ces molécules. Une modélisation conjointe cohérente de tous les traceurs permettrait de relever les 3 défis décrits ci-dessus. L'objectif de la thèse est de constituer des graphes de calcul physiquement informés pour faciliter l'assimilation des données et des modèles dans le futur.

Molecular clouds are the birthplaces of the stars. The mechanisms at work are still ill constrained for several reasons. Molecular clouds are first of all complex eco-systems whose evolution is controlled by many physical (gravity, turbulence, radiative transfer, magnetic field..) and chemical phenomena (chemical reactions in gas or solid phase at very low temperature and density, photo-induced reactions). The models are therefore complex with long computation times and many poorly known parameters. Moreover, these clouds can only be studied by remote sensing. The notion of ground truth therefore does not exist and it must be be replaced in the contexts of machine learning and model fitting by the coherence of the modeling of a large number of different observations. Finally, the data exhibit a large range of signal-to-noise ratios (SNR). As the most interesting discoveries are often made at low SNR, it is important to develop methods adapted to different SNR values. The current generation of astronomical receivers in the telescopes of IRAM (30 meters in the Sierra Nevada in Spain and the NOEMA interferometer at the Plateau de Bure) brings millimeter radio astronomy into the era of massive data processing. These receivers can measure 80 000 frequencies simultaneously. It is thus possible to measure a large number of molecular spectral lines that trace the physical and chemical conditions in the interstellar cloud hosting these molecules. A coherent joint modeling of all tracers would allow to take up the 3 challenges described above. The aim of the thesis is to constitute physically informed computation graphes to facilitate the assimilation of data and models in the future.