Funding
Javna
agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije /
Slovenian Research Agency (ARRS) for the
period (2019-2022).
Povzetek / Abstract
Glavni cilj projekta je razvoj novih
analiznih postopkov, ki izkoriščajo najnovejše dosežke na
področju strojnega učenja in so usmerjene k maksimiranju
znanstvenih rezultatov CTA pri iskanju temne snovi. /
The primary objective of this project is to
develop novel data analysis techniques, by capitalizing on the
knowledge gained from the Fermi LAT ten year mission and on
the latest developments in the machine learning field, which
will maximize the scientific output of the CTA in terms of
dark mater search.
Cilji / Objectives
- O1 Napredovanje trenutnega modeliranja razpršene emisije celotnega neba iz podatkov satelita Fermi LAT z uporabo strojnega učenja
- O2 Izboljšava detekcije in identifikacije šibkih točkovnih izvorov iz podatkov Fermi LAT z uporabo strojnega učenja
- O3 Uporaba zgoraj omenjenega znanja na testnem podatkovnem nizu in delnih podatkih CTA, za namen optimizacije iskanja razpršenih galaktičnih in signalov DM
- O1 Advance the current modeling of the Fermi-LAT whole-sky diffuse emission using ML
- O2 Improve the detection and identification of faint point sources using in the Fermi-LAT data, using the ML techniques
- O3 Apply the knowledge from above to the mock and available real CTA data sets to optimize the search for diffuse galactic and DM signals of the future observatory
Sestava projektne skupine / Project team
- Christopher Eckner, Veronika Vodem and Barbara Marcun (PhD students)
- Andreja Gomboc
- Tanja Petrushevska
- Samo Stanic
- Serguei Vorobiov
International collaborators
- Luc Handriks and Sascha Caron (Radboud University and Nikhef)
- Roberto Ruiz de Austri (IFIC, Valencia)
- Gudlaugur Johannesson (University of Island)
- Klaas Dijkstra (NHL Stenden University, Holland)
- Boris Panes (Pontificia Universidad Católica de Chile)
- Torsten Bringmann (University of Oslo)