MACHINE LEARNING E SVILUPPO DI ALGORITMI PER LA RIDUZIONE E L’ANALISI DATI SPETTROSCOPICI DELLA MISSIONE EUCLID

Responsabile: Marco Fumana

Descrizione: Euclid è una missione dell'Agenzia Spaziale Europea (ESA), che si prefigge di studiare la geometria dell'universo. Il prossimo Luglio verrà’ lanciato un satellite con a bordo 3 strumenti finalizzati allo studio e alla mappatura della dark energy e la dark matter.
Lo IASF Milano è responsabile dello sviluppo software della pipeline di riduzione dati per lo strumento NISP: lo spettrografo infrarosso a bordo del satellite.
Il progetto di tesi consiste nell’esplorazione di algoritmi di Machine Learning e nel training di reti neurali funzionali alla riduzione e all’analisi dei dati.
Sara’ una tesi principalmente rivolta allo sviluppo di codice in cui si apprenderanno Python, librerie di calcolo scientifico e Machine learning quali Scipy e Tensorflow oltre che l’utilizzo dei principali strumenti di sviluppo software.

Durata: 9-12 mesi

Laurea: Magistrale

Prerequisiti: nessuno