Structure et composition du gaz moléculaire des petites aux grandes échelles

From small to large scales: structure and composition of molecular gas

• Auteur / Autrice : Helena Mazurek
• Direction : Maryvonne Gerin laslier
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Astronomie et Astrophysique
• Date : Inscription en doctorat le 30/09/2023
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Astronomie et Astrophysique d'Ile de France
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d’étude du rayonnement et de la matière en astrophysique et atmosphères (Paris ; 2002-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Observatoire de Paris (1667-....)

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Science des données

Radioastronomie

Formation d'étoiles

Astrochimie

Milieu Interstellaire

Astrochemistry

Data science

Interstellar Medium

Star formation

Intelligence artificielle

Radioastronomy

Résumé

Ce projet propose de mettre à profit les observations obtenues dans le cadre du grand programme ORION-B pour caractériser de manière statistique les relations entre la structure de la matière interstellaire neutre et sa composition chimique. Le travail s'appuiera sur les observations réalisées au télescope de 30m de l'IRAM et sur des observations à plus haute résolution angulaire avec les interféromètres NOEMA et ALMA. L'analyse des données fera appel aux méthodes statistiques avancées grâce aux collaborations existantes avec des spécialistes de traitement des données et d'intelligence artificielle. Les caractérisations obtenues seront comparées avec les modèles à l'état de l'art développé dans le consortium par le groupe Meudon-PDR. Un souci particulier sera apporté à la détermination non seulement des paramètres moyens mais aussi des dispersions. La recherche de famille d'espèces chimiques cohérentes entre elles et emblématiques des différents milieux sera abordée par l'utilisation des outils d'analyse des données avancée

This thesis project is based on the ORION-B large program data set. The goal is to obtain a statistically valid characterization of the relationships between the physical structure and the chemical composition of the neutral interstellar medium in the different environments encountered in a giant molecular cloud. Using the IRAM-30m observations complemented with existing or to be planned high angular resolution observations with NOEMA and ALMA, the PhD student will use advanced data analysis methods to extract the meaningful signals and analyze them. The work will be performed in the context of the ORION-B team, in collaboration with experts in data science and Artificial Intelligence. The results will be compared with the state-of-the-art models developed by the Meudon-PDR team. A particular focus will be put on getting non only mean parameters but also their distribution and their variance. Families of chemical species presenting coherent abundance patterns and specific to some physical conditions will be identified