Au terme de trois années de travail, une équipe de la collaboration Euclid, coordonnée par l’Irfu, dévoile une nouvelle méthode pour traiter conjointement les observations ciblant spécifiquement la matière noire ou l’énergie noire, deux concepts distincts mais corrélés. Résultat : une précision de l’interprétation cosmologique grandement améliorée !
Category: Media Coverage
Category for posts regarding press releases or media coverage of CosmoStat activities.
La quête de l’origine de l’accélération cosmique
Déterminer la cause de l’accélération cosmique est l’un des grands défis de la cosmologie. S’agit-il d’une constante (ΛCDM) ou d’un nouveau fluide (énergie noire, DE) ? Existe-t-il une nouvelle force qui modifie la gravité telle que décrite par Einstein (gravité modifiée, MG) ?
Le CEA travaille sur l’analyse de l’énergie noire et de la gravité modifiée dans le cadre de la mission Planck de l’Agence spatiale européenne (ESA) qui a mesuré le rayonnement du fond diffus cosmologique (CMB), la lumière émise 380 000 ans après le big bang. Dans la publication finale des données, nous avons actualisé et testé différents scénarios combinant les résultats de Planck à d’autres jeux de données.
Du machine learning dans l’espace
Clefs CEA n°69 – L’intelligence Artificielle, Novembre 2019.
En astrophysique, à l’instar de nombreux autres domaines scientifiques, le machine learning est devenu incontournable ces dernières années, et pour un très large éventail de problèmes: restauration d’images, classification et caractérisation des étoiles ou des galaxies, séparation automatique des étoiles des galaxies dans les images, simulation numérique d’observations ou de distribution de matière dans l’Univers…
Le développement d’outils statistiques innovants
Clefs CEA n°68 – Dernières Nouvelles du Cosmos, Avril 2019.
Couplant mathématiques appliquées et astrophysique.
DEDALE: Big data sheds more light on dark matter
EU-funded researchers have helped generate the most accurate map to date of dark matter, the mysterious substance that makes up 80 % of the universe. The innovative big-data technologies they used will have a significant impact on fields as diverse as astrophysics and biomedical imaging.
DEDALE: Big Data hands over the keys to understanding the dark universe
Big Data could hold the key to some of the most complex phenomena described in science – provided that we can make sense of its dizzying quantities of information. The DEDALE project developed algorithms enabling just that and used them to measure the amount of dark matter in the universe.
DEDALE: Mathematical Tools to Help Navigate the Big Data Maze
Managing the huge volumes and varying streams of Big Data digital information presents formidable analytical challenges to anyone wanting to make sense of it. Consider the mapping of space, where scientists collect, process and transmit giga-scale data sets to generate accurate visual representations of millions of galaxies. Or consider the vast information being generated by genomics and bioinformatics as genomes are mapped and new drugs discovered. And soon the Internet of Things will bring millions of interconnected information-sensing and transmitting devices.
Big Bang and Big Data
The new international projects, such as the Euclid space telescope, are ushering in the era of Big Data for cosmologists. Our questions about dark matter and dark energy, which on their own account for 95% of the content of our Universe, throw up new algorithmic, computational and theoretical challenges. The fourth concerns reproducible research, a fundamental concept for the verification and credibility of the published results.
