Les galaxies naines sont de loin les galaxies les plus nombreuses de l'Univers, mais probablement aussi les plus difficiles à repérer et à caractériser. En effet, leur petite taille et leur faible luminosité de surface les rendent particulièrement difficiles à détecter en dehors de notre Groupe local. Cependant, deux instruments sont sur le point de surmonter ces difficultés. La mission spatiale Euclid change déjà la donne. Grâce à son large champ de vision et à son excellente qualité d'image, elle permet d'identifier clairement de grandes populations de galaxies naines, ainsi que leurs noyaux et leurs populations d'amas globulaires. Parallèlement, l'expérience LSST au sol, menée avec le télescope Rubin, recueillera des données complémentaires, notamment des informations détaillées sur les couleurs. La combinaison des photométries LSST et Euclid permettra, par exemple, d'écarter les galaxies d'arrière-plan comme candidates naines et facilitera l'identification de la population d'amas globulaires. Le doctorant bénéficiera d'un accès privilégié à ces deux ensembles de données à un moment crucial, grâce aux tickets de son directeur de thèse. L'objectif à long terme de cette thèse, qui sera menée en étroite collaboration avec les consortiums internationaux Euclid et LSST, sera de :
- recenser les populations de galaxies naines dans des régions spécifiques du ciel, comme le superamas de Fornax. Cette région a été choisie car sa faible densité minimise le risque de contamination par des objets d'arrière-plan et maximise les chances de trouver des objets riches en amas globulaires, pour lesquels de nombreuses études de suivi pourront être menées.
- d'étudier la distribution spatiale des naines par rapport aux galaxies les plus massives, ainsi que les implications pour la composition du noyau et des amas globulaires. En raison d'un manque de données statistiques, les causes des grandes variations de la teneur en amas globulaires de la population de naines restent encore largement inconnues.
- Déterminer les paramètres les plus pertinents pour caractériser pleinement les populations de naines (par exemple, rayon effectif, luminosité de surface, couleur, teneur en matière noire), en fournissant des critères pertinents pour leur identification dans les autres relevés Euclid et LSST.
L'un des principaux défis de ce travail réside dans l'énorme volume de données actuellement disponibles. L'analyse de cet ensemble de données nécessite le développement d'outils d'intelligence artificielle ad hoc. Ceux-ci sont indispensables pour :
- détecter et segmenter les candidates LSB dans les images
- valider leur statut de galaxies naines, en excluant les objets d'arrière-plan, tout en tenant compte du fait que leurs distances ne sont pas connues
- déterminer automatiquement leurs propriétés.
Deux approches ont été explorées jusqu'à présent :
- L'utilisation de modèles de base pré-entraînés (par exemple Galaxy Zoo) sur des vignettes (lorsque des catalogues de sources sont disponibles), suivie d'une validation visuelle (à l'aide d'outils de visualisation adaptés)
- Utiliser des réseaux neuronaux dédiés et des filtres ad hoc (par exemple, des filtres de Gabor) pour détecter/segmenter directement les candidats, en tenant compte des contaminants de premier plan ou d'arrière-plan (par exemple, les cirrus Galactiques) sans avoir besoin de vignettes prédéfinies.
Les deux méthodes seront comparées, et leur efficacité en fonction de la profondeur de l'image et de la disponibilité d'informations multispectrales sera analysée.