Descrizione del progetto
Una missione di astrofisica per approfondire la formazione delle stelle
Metodi ibridi di apprendimento automatico e megadati saranno utilizzati per esplorare la più grande collezione di dati pancromatici di giovani oggetti stellari. Aprendo la strada verso applicazioni scientifiche ad alta intensità di dati nella moderna astrofisica, il progetto NEMESIS, finanziato dall’UE, migliorerà la nostra comprensione della formazione stellare. Prove recenti suggeriscono che i pianeti si formano in modo sincrono piuttosto che successivamente alle loro stelle ospiti, indicando una rapida evoluzione iniziale dei sistemi stella-pianeta. NEMESIS determinerà le transizioni caratteristiche che descrivono ogni fase della formazione stellare. In particolare, rivedrà l’attuale schema di classificazione e le sue scale temporali caratteristiche in modo da farlo convergere con i più recenti vincoli osservativi e teorici.
Obiettivo
NEMESIS has the ambition to reshape our understanding on the formation of stars by employing artificial intelligence methods to interpret the largest, panchromatic data collection of young stellar objects. Recent evidence suggests that planets form synchronously rather than sequentially to their host stars, indicating a rapid early evolution of star-planet systems. To ascertain these timescales, it is necessary to first determine the characteristic transitions that describe each phase of star formation. The definition of classes for young stellar objects was made possible more than 30 years ago, due to the first space-based infrared sky surveys. Whilst successful in determining global properties, current classification is prone to large uncertainties, and therefore, timescales, which are based on population statistics among different classes in a steady-state evolution, remain dubious.
NEMESIS aims to readjust the current classification scheme and its characteristic timescales so that it is concurrent with the most recent observational and theoretical constraints. To meet these goals NEMESIS will compile the largest, panchromatic dataset comprising of all young stellar objects in nearby star-forming regions, harnessing critical information that resides in data from space missions. It will reprocess and analyze this unique dataset with supervised and unsupervised machine learning algorithms, deep learning neural networks for object detection, clustering and regression analysis of images in order to advance the analysis and interpretation beyond the current state-of-the-art. Ultimately, NEMESIS brings big data techniques and hybrid machine learning methods to systematically analyze and interpret large data volumes in order to answer some of the most persisting questions, paving the path toward data-intensive science applications in modern astrophysics.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione scienza dei dati megadati
- scienze naturali scienze fisiche astronomia astrofisica
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
- scienze naturali scienze fisiche astronomia astronomia stellare
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza computazionale
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
-
H2020-EU.2.1.6. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies – Space
PROGRAMMA PRINCIPALE
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H2020-EU.2.1.6.3. - Enabling exploitation of space data
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
RIA - Research and Innovation action
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-SPACE-2018-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
1121 Budapest
Ungheria
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.