Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sensibilità dell'Imaging X-ray Polarimetry Explorer: Calibrazione con tecniche machine - learing |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Sensitivity of the Imaging X-ray Polamrimetry Explorer: calibration by machine-learning techniques |
Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
S.S.D | MAT/07 - FISICA MATEMATICA |
Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
S.S.D | MAT/09 - RICERCA OPERATIVA |
Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
S.S.D | FIS/05 - ASTRONOMIA E ASTROFISICA |
Descrizione sintetica in italiano | la polarimetria nella banda dei raggi X sarà oggetto della missione IXPE "Imaging X-ray Polarimetry Exlporer" il cui lancio è previsto per novembre 2021. la sensibilità dello strumento è fondamentale per il successo della missione. L'applicazione di un approccio machine-learning ha mostrato che si può migliorare la sensibilità rispetto all'algoritmo standard. L'assegno di ricerca verterà su due attività in parallelo. La prima è la valutazione con dati sperimentali dell'algoritmo attuale di machine-learning, proposto dall'università di Stanford, finora testato solo su dati prodotti da simulazioni Monte Carlo. la seconda è rivolta al miglioramento ulteriore della sensibilità applicando diversi approcci di tipo machine-learnin. queste attività si avvarranno di alcune risorse computazionali dell'Università degli Studi di Roma Tor Vergata e dei dati sperimentali raccolti dall'Istituto IAPS durante le attività di calibrazione dei modelli da volo di IXPE |
Descrizione sintetica in inglese | THE IXPE (IMAGING X-RAY POLARIMETRY EXPLORER) MISSION THAT WILL BE LAUNCHED IN NOVEMBER 2021 WILL FOCUS ON THE X-POLARIMETRY ACCORDING WITH ITS ACRONYM. SENSITIVITY THE FUNDAMENTAL PARAMETER OF THE SUCCESS OF THE MISSION. A MACHINE-LEARNING APPROACH HAS ALREADY SHOWN TO BE ABLE TO IMPROVE THE SENSITIVITY WITH RESPECT TO THE STANDARD ALGORITM. THE RESEARCH PROJECT WILL COVER TWO ACTIVITIES IN PARALLEL. THE FIRST ONE IS ABOUT THE VALIDATION WITH EXPERIMENTAL DATA OF THE CURRENT MACHINE-LEARNING ALGORITHM, PROPOSED BY THE UNIVERSITY OF STANFORD, THAT HAS BEEN TESTED JUST WITH MONTE CARLO SIMULATION DATA. THE SECOND ONE IS AIMED AT FURTHER IMPROVING THE SENSITIVITY BY IMPLEMENTING A VARIETY OF MACHINE-LEARNING ALGORITHMS THESE ACTIVIES WILL MAKE USE OF SOME COMPUTATIONAL RESOURCES AVAILABLE AT THE UNIVERSITY OF ROME TOR VERGATA AND THE EXPERIMENTAL DATA COLLECTE BY THE IAPS INSITUTE DURING THE CALIBRATION OF IXPE FLIGHT MODELS |
Data del bando | 26/01/2021 |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
Sito web del bando | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERITA' DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATA - DIPARTIMENTO DI MATEMATICA |
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Tipologia dell'Ente | Public research |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | roma |
Sito web | http://www.uniroma2.it |
assegni.ricerca@amm.uniroma2.it | |
Telefono | 0672592344 |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 15/02/2021 |
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Come candidarsi | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |