Le projet DEEP LEARNING a révolutionné l’analyse des très grandes masses de données produites par le futur observatoire terrestre Cherenkov Telescopes Array (CTA). Cet instrument international d’astronomie gamma, le plus grand de sa catégorie, est en cours de construction sur deux sites : le Chili et les îles Canaries.
CTA sera dédié à l’étude des phénomènes les plus violents de l’Univers (sursauts gamma, noyaux actifs de galaxies, supernovae) et permettra d’éclairer les origines du rayonnement cosmique. Les caractéristiques de cet observatoire incluent un champ de vue élargi, une résolution angulaire exceptionnelle et une sensibilité accrue.
Cependant, la quantité massive de données produites par ses plus de 100 télescopes nécessite de nouvelles approches en termes de temps de calcul et de performances d’analyse. En utilisant des réseaux de neurones profonds (Deep Learning), ce projet vise à développer des outils capables de traiter en temps réel ces données, tout en réduisant la dépendance aux annotations manuelles, souvent coûteuses et longues.
Le projet est porté par une équipe interdisciplinaire comprenant :
Responsable de la coordination scientifique sur l’analyse des données astrophysiques.
Développement des approches algorithmiques et des réseaux de neurones profonds adaptés aux spécificités des données du CTA.
Capables de traiter en temps réel les gigantesques masses de données produites par CTA.
Réseaux de neurones performants nécessitant peu de données annotées.
Résultats valorisés dans des revues internationales et lors de conférences spécialisées.
La Fondation USMB a soutenu ce projet à hauteur de 36 000 €, permettant :
· Le co-financement d’une thèse de doctorat sur trois ans en complément des fonds Asterics/Obelics.