Atelier OSIS (2020)
Outils Statistiques pour l’Imagerie hyperSpectrale du milieu interstellaire
Responsables
- Emeric BRON, LERMA, INSU
- Antoine ROUEFF, Institut Fresnel, INSIS
Thématiques
Astrophysique – Statistique – Apprentissage
Données concernées
Données hyperspectrales de radioastronomie
Mots clés
Imagerie hyperspectrale – Radioastronomie – Formation des étoiles – Traitement statistique – Apprentissage
Contexte scientifique
Pour ces observations, il est crucial de sonder la large gamme de milieux en jeu : chauds ou froids, neutres ou ionisés, éclairés ou opaques, etc. Le domaine des longueurs d’onde millimétriques et centimétriques est particulièrement important parce qu’il permet de sonder les phases neutres du milieu interstellaire, qui dominent la masse de gaz et dont les propriétés déterminent le taux de formation stellaire. L’avènement de nouveaux détecteurs millimétriques permet d’observer simultanément dans une large bande de fréquences, ouvrant la possibilité d’observer un grand nombre de raies d’émission sur des régions spatialement étendues. En particulier, le jeu de données en cours d’acquisition dans le projet ORION-B (PI : M. Gerin, J. Pety) comporte environ un million de pixels pour un champ de vue total de plusieurs parsecs (taille typique d’un nuage moléculaire), avec plus de 200 000 canaux spectraux par pixel.
Ces données massives nous donnent la possibilité d’aborder les questions clefs de la formation d’étoiles en termes statistiques, avec l’objectif de mieux comprendre ces régions à la structure complexe, multi-échelles et multi-phasiques, et surmonter les pertes d’informations inhérentes au processus d’observation en astrophysique (3 dimensions spatiales avec un champ de vitesse à 3 dimensions projetées en une image observée à 2 dimensions spatiales et une unique composante de vitesse). Cependant, tirer parti de ces masses de données, contenant des rapports signal-sur-bruit très variables d’un pixel à l’autre et d’un canal spectral à l’autre (une grande partie du jeu de donnée a un rapport signal-sur-bruit faible), nécessite de reconsidérer les approches classiques en astrophysique et en traitement du signal pour l’analyse et l’exploitation de ces données. Bien qu’exceptionnel aujourd’hui, le projet ORION-B préfigure les jeux de données qui seront obtenus de manière routinière avec la prochaine génération de détecteurs, en cours de développement.
L’objectif de ce projet est donc de développer des collaborations entre d’une part des astrophysiciens
(spécialistes des observations et des modèles physico-chimiques) et d’autre part des spécialistes en traitement statistique, apprentissage et problèmes inverses, afin de trouver des approches adaptées pour exploiter pleinement les jeux de données d’aujourd’hui et de demain.
Site de l’Atelier OSIS en cours de construction…
Programme de la demi-journée OSIS au symposium MaDICS (7 juillet 2020) :
- 9h – 9h25 : Jérôme Pety (IRAM, Grenobble) : Le projet Orion-B
- 9h25 – 9h50 : Annie Zavagno (LAM, Marseille) : Big Data et apprentissage pour l’étude de la formation stellaire galactique
- 9h50 – 10h15 : Rosine Lallement/Clément Hottier (GEPI, Paris) : Reconstruction 3D du milieu interstellaire local
- 10h15 – 10h45 : pause
- 10h45 – 11h10 : Yannick Deville (IRAP, Toulouse) : Méthodes de dé-mélange
- 11h10 – 11h35 : Florent Chatelain (GIPSA-lab, Grenoble) : Détection du gaz dans les données hyperspectrales MUSE
- 11h35 – 12h00 : Antoine Roueff (Institut Fresnel, Marseille) : Traitements statistiques des données Orion-B
- 12h00 – 12h30 : Discussions et synthèse