Scheda Astroinformatics FINAL




Informazioni generali

Data driven Science in Astrofisica (Rubin-LSST-3)

Astroinformatics

Programma

Progetto

R & D

Infrastruttura Inaf

Infrastruttura Internazionale

Missione spaziale Internazionale

RSN5

I topics del programma sono completamente trasversali e applicabili a tutte le RSN

RSN1

RSN2

RSN3

RSN4

RSN5

Attività: In Itinere; Data inizio: 2009; Data fine: 2030

giuseppe.riccio giuseppe.riccio@inaf.it

La scienza moderna sta vivendo un'era caratterizzata dall'esplosione di dati. In tale contesto l'Astrofisica multi-messenger ne è fortemente coinvolta. I moderni telescopi producono terabyte di dati e le simulazioni spingono i supercomputer ai loro limiti. Per analizzare questi dati, gli scienziati devono pensare in modo alternativo. L'avvento della disciplina "Scienza guidata dai dati" o Data Science trova un perfetto connubio con l'Astrofisica, attraverso cui produrre risultati scientifici lasciandosi guidare letteralmente dai dati e dalle informazioni più o meno evidenti che da essi si possono estrarre e correlare. Il programma nasce quindi con l'obiettivo di affrontare la ricerca astrofisica sfruttando le potenzialità degli strumenti e metodologie proprie della Data Science.

Modern science is experiencing an era of data explosion. In this context, multi-messenger astrophysics is strongly involved. Modern telescopes produce terabytes of data, and simulations push supercomputers to their limits. To analyze these data, scientists need to think in an alternative way. The advent of the discipline "Data driven Science" or Data Science finds a perfect synergy with Astrophysics, through which to produce scientific results letting oneself be literally guided by data and the more or less evident information that can be extracted and correlated from them. The program was therefore engaged with the aim at addressing Astrophysics research by exploiting the potential of the tools and methodologies of Data Science.

Ammassi, struttura a grande scala dell Universo e mezzo intergalattico

Cosmologia teorica ed osservativa

Galassie, AGN e loro evoluzione

Popolazioni e ammassi stellari galattici ed extragalattici

Struttura ed evoluzione stellare, incluse le fasi finali

Mezzo interstellare, formazione di stelle e sistemi planetari

Fisica degli oggetti compatti galattici ed extragalattici

Tecnologie Informatiche e software

Tecnologie per osservazioni da spazio

Tecnologie per osservazioni da Terra

Infrastrutture da Terra (utilizzo)

Infrastrutture dallo spazio per l’osservazione dell Universo (utilizzo)

Infrastrutture dallo spazio per esplorazione sistema solare (utilizzo)

Comunicazione, Didattica, Divulgazione

Trasferimento Tecnologico


Team Summary

15. Personale INAF coinvolto
Numero di partecipanti INAF al progetto: 21
Struttura Nfte N0 TI 2023 TI 2024 TI 2025 TD 2023 TD 2024 TD 2025 Nex Extra
O.A. CAPODIMONTE 2 0 0.50 0.50 0.60 1.00 0.00 0.00 1 0.30
O.A. PADOVA 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0 0.00
O.A. TRIESTE 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0 0 1 0.20
OAS BOLOGNA 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0 0 1 0.20
IAPS ROMA 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0 0.00
O.A. ROMA 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0 0.00
O.A. ARCETRI 0 0 0 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0.00
O.A. PALERMO 0 0 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0 0.00
Totali 2 0 0.50 0.50 0.60 1.00 0.00 0.00 3 0.70
16. Personale Associato INAF coinvolto
Numero di partecipanti Associati INAF: 7
# Struttura TI 2023 TI 2024 TI 2025 TD 2023 TD 2024 TD 2025 Extra
1 Universita degli Studi di Trieste 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0.00
2 Università Ferrara 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0.00
3 Università degli Studi di Milano 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0.00
4 Università di Napoli 0.00 0.00 0.00 0 0 0 0.10
5 Università degli Studi di Salerno 0 0 0 0.00 0.00 0.00 0.00
6 Università di Padova 0 0 0 0.00 0.00 0.00 0.00
7 University of Napoli Federico II 0.30 0.30 0.30 0 0 0 0.00
Totali 0.30 0.30 0.30 0.00 0.00 0.00 0.10

Fondi a sostegno

21. Totale fondi a disposizione (dato aggregato, k€)
Certi 2023 Certi 2024 Certi 2025 Presunti 2023 Presunti 2024 Presunti 2025
105.0 0.0 0.0 0.0 95.0 95.0

Produzione scientifica e tecnologica

22. Produzione scientifica e tecnologica - Highlights
# DOI Descrizione Azione
1 10.1051/0004-6361/202039083 Titolo: The search for galaxy cluster members with deep learning of panchromatic HST imaging and extensive spectroscopy Autori:G. Angora and P. Rosati and M. Brescia and A. Mercurio and C. Grillo and G. Caminha and M. Meneghet .... Publisher:EDP Sciences Rivista: Astronomy \& Astrophysics Anno pubblicazione:2020
2 10.1111/j.1365-2966.2011.20375.x Titolo: The detection of globular clusters in galaxies as a data mining problem Autori:Massimo Brescia and Stefano Cavuoti and Maurizio Paolillo and Giuseppe Longo and Thomas Puzia Publisher:Oxford University Press (OUP) Rivista: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Anno pubblicazione:2012
3 10.1088/0004-637X/772/2/140 Titolo: PHOTOMETRIC REDSHIFTS FOR QUASARS IN MULTI-BAND SURVEYS Autori:M. Brescia and S. Cavuoti and R. D\textquotesingleAbrusco and G. Longo and A. Mercurio Publisher:American Astronomical Society Rivista: The Astrophysical Journal Anno pubblicazione:2013
4 10.1051/0004-6361/201424383 Titolo: A catalogue of photometric redshifts for the SDSS-DR9 galaxies Autori:M. Brescia and S. Cavuoti and G. Longo and V. De Stefano Publisher:EDP Sciences Rivista: Astronomy \& Astrophysics Anno pubblicazione:2014
5 10.1093/mnras/staa2799 Titolo: Evaluation of probabilistic photometric redshift estimation approaches for The Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST) Autori:S J Schmidt and A I Malz and J Y H Soo and I A Almosallam and M Brescia and S Cavuoti and J Cohen-T .... Publisher:Oxford University Press (OUP) Rivista: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Anno pubblicazione:2020
6 10.1093/mnras/stz2159 Titolo: Photometric redshifts for X-ray-selected active galactic nuclei in the eROSITA era Autori:M Brescia and M Salvato and S Cavuoti and T T Ananna and G Riccio and S M LaMassa and C M Urry and .... Publisher:Oxford University Press (OUP) Rivista: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Anno pubblicazione:2019
7 10.1093/mnras/stv1496 Titolo: Machine-learning-based photometric redshifts for galaxies of the ESO Kilo-Degree Survey data release 2 Autori:S. Cavuoti and M. Brescia and C. Tortora and G. Longo and N. R. Napolitano and M. Radovich and F. L .... Publisher:Oxford University Press (OUP) Rivista: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Anno pubblicazione:2015
8 10.1093/mnras/stw2930 Titolo: METAPHOR: a machine-learning-based method for the probability density estimation of photometric redshifts Autori:S. Cavuoti and V. Amaro and M. Brescia and C. Vellucci and C. Tortora and G. Longo Publisher:Oxford University Press (OUP) Rivista: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Anno pubblicazione:2016
9 10.1093/mnras/stv854 Titolo: Automated physical classification in the SDSS DR10. A catalogue of candidate quasars Autori:M. Brescia and S. Cavuoti and G. Longo Publisher:Oxford University Press (OUP) Rivista: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Anno pubblicazione:2015
10 10.1093/mnras/stac3810 Titolo: Euclid preparation: XXIII. Derivation of galaxy physical properties with deep machine learning using mock fluxes and H-band images; Autori: Euclid Collaboration and Bisigello, L. and Conselice, C. J. et al.; Publisher: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Anno di pubblicazione: 2023



Informazioni Pubbliche

<p>schede associate: EuclM2, Rubin-LSST, ZOOMING, BaryonicCycling, GALCLOCK, LENS-ML, H2G, ECOGAL, THESEUS, CATS, PAMSUR, SPRITZ,&nbsp;LENS-ML,&nbsp;TimeDomes, ADIEU</p><p>Cosmology; Cosmological Evolution; Galaxy Evolution; Cosmological Parameters; Cosmological phase transitions; Large-scale structure of the universe; Observational cosmology; Early universe; Radio sources; Exoplanets detection methods; Galactic and extragalactic astronomy; Galaxies; High-redshift galaxies; Active galactic nuclei; Quasars; Galaxy clusters; Galaxy physics; Galaxy evolution; Milky Way evolution; Time domain astronomy; Transient sources; Interdisciplinary astronomy; Astroinformatics; Astrostatistics; Computational astronomy; Astronomy data analysis; Computational methods; Catalogs; Surveys; Redshift surveys; Classification systems; Astronomical object identification; Photometry; Light curves; Spectroscopy; Planetary structure; Star clusters; Stellar physics; Stellar populations; Young stellar objects; Supernovae; Imprenditorialità accademica; </p>

A partire dall'ultimo triennio, l'esperienza acquisita in precedenza ha manifestato l'emergere di un ruolo di leadership nel settore della Data Science e Machine Learning e nelle sue applicazioni in ambito astrofisico, sia internamente all'INAF, sia in progetti internazionali, con l'attribuzione di incarichi di responsabilità scientifica, management di work packages, leadership di iniziative editoriali, incarichi di didattica universitaria, SOC di conferenze e workshop internazionali.

VST; Euclid; Rubin-LSST; ALMA; SKA; JWST; VISTA; eROSITA; VLT, Herschel, HST, THESEUS


15. Team members, Informazioni generali


15. Personale INAF coinvolto

# Nome E-mail Struttura TI Qualifica Ruolo nel Progetto FTE Impegnate (2023/2024/2025) FTE Presunte (2023/2024/2025) Extra
1 stefano.cavuoti stefano.cavuoti@inaf.it O.A. CAPODIMONTE Y RICERCATORE astroinformatics, schede ECOGAL, H2G, EucldM2 e Rubin-LSST X X X X X X X OK
2 giuseppe.riccio giuseppe.riccio@inaf.it O.A. CAPODIMONTE Y RICERCATORE management, progetti Euclid, ECOGAL, SPRITZ, PAMSUR, Rubin-LSST, schede EucldM2, Rubin-LSST, ECOGAL, SPRITZ, PAMSUR X X X X X X X OK
3 nicola.napolitano nicola.napolitano@inaf.it O.A. CAPODIMONTE Y RICERCATORE ASTRONOMO progetti KiDS, Rubin-LSST, schede GALCLOCK, LENS-ML e Rubin-LSST X X X X X X X OK
4 crescenzo.tortora crescenzo.tortora@inaf.it O.A. CAPODIMONTE Y RICERCATORE progetti KiDS, Euclid, Rubin-LSST, schede GALCLOCK, LENS-ML, EucldM2, Rubin-LSST X X X X X X X OK
5 mario.radovich mario.radovich@inaf.it O.A. PADOVA Y RICERCATORE progetto KiDS, schede GALCLOCK e LENS-ML X X X X X X X OK
6 andrea.zacchei andrea.zacchei@inaf.it O.A. TRIESTE Y DIRIGENTE DI RICERCA progetto Euclid, scheda EucldM2 X X X X X X X OK
7 micol.bolzonella micol.bolzonella@inaf.it OAS BOLOGNA Y RICERCATORE progetto Euclid, scheda EucldM2, scheda H2G, scheda ADIEU X X X X X X X OK
8 lucia.pozzetti lucia.pozzetti@inaf.it OAS BOLOGNA Y RICERCATORE ASTRONOMO progetto Euclid, schede EucldM2 e H2G X X X X X X X OK
9 mario.nonino mario.nonino@inaf.it O.A. TRIESTE Y RICERCATORE ASTRONOMO dati HST e GCAV, clusters CLASH-VLT, scheda ZOOMING X X X X X X X OK
10 amata.mercurio amata.mercurio@inaf.it O.A. CAPODIMONTE N ASSOCIATO CON INCARICO DI RICERC dati VST-GAME, clusters CLASH-VLT, schede ZOOMING e Rubin-LSST X X X X X X X OK
11 sergio.molinari sergio.molinari@inaf.it IAPS ROMA Y DIRIGENTE DI RICERCA progetti Vialactea e ECOGAL, scheda ECOGAL X X X X X X X OK
12 eugenio.schisano eugenio.schisano@inaf.it IAPS ROMA Y RICERCATORE progetti Vialactea e ECOGAL, scheda ECOGAL X X X X X X X OK
13 davide.elia davide.elia@iaps.inaf.it IAPS ROMA Y RICERCATORE progetti Vialactea e ECOGAL, scheda ECOGAL X X X X X X X OK
14 adriano.fontana adriano.fontana@inaf.it O.A. ROMA Y DIRIGENTE DI RICERCA progetto Rubin-LSST, scheda Rubin-LSST X X X X X X X OK
15 giuseppe.murante giuseppe.murante@inaf.it O.A. TRIESTE Y RICERCATORE simulazioni cosmologiche e galaxy clusters X X X X X X X OK
16 leslie.hunt leslie.hunt@inaf.it O.A. ARCETRI N ASSOCIATO CON INCARICO DI RICERC progetto PRIN INAF SKA X X X X X X X OK
17 alessandro.marassi alessandro.marassi@inaf.it O.A. TRIESTE Y TECNOLOGO Stazione CALLISTO OATs, riconoscimento spettrogrammi con machine learning X X X X X X X OK
18 salvatore.orlando salvatore.orlando@inaf.it O.A. PALERMO Y PRIMO RICERCATORE scheda PAMSUR X X X X X X X OK
19 carlotta.gruppioni carlotta.gruppioni@inaf.it OAS BOLOGNA Y RICERCATORE progetto SPRITZ, scheda SPRITZ X X X X X X X OK
20 anna.digiorgio anna.digiorgio@iaps.inaf.it IAPS ROMA Y PRIMO RICERCATORE progetto Euclid, scheda EucldM2 X X X X X X X OK
21 silvia.pietroni silvia.pietroni@inaf.it O.A. CAPODIMONTE N ASSEGNISTA Rubin-LSST Postdoc X X X X X X X OK

16. Personale Associato INAF coinvolto

# Nome E-mail Struttura TI Qualifica Ruolo nel Progetto FTE Impegnate (2023/2024/2025) FTE Presunte (2023/2024/2025) Extra
1 stefano.borgani stefano.borgani@inaf.it Universita degli Studi di Trieste Y Professore Ordinario simulazioni, galaxy clusters, cosmology [0, 0, 0] [0.1, 0.1, 0.1] 0.0
2 piero.rosati rosati@fe.infn.it Università Ferrara Y Professore Ordinario progetti HST, CLASH-VLT, galaxy clusters, cosmology [0, 0, 0] [0.1, 0.1, 0.1] 0.0
3 claudio.grillo claudio.grillo@unimi.it Università degli Studi di Milano Y Professore Associato progetti CLASH-VLT, strong lensing, galaxy clusters, cosmology [0, 0, 0] [0.1, 0.1, 0.1] 0.0
4 maurizio.paolillo maurizio.paolillo@unina.it Università di Napoli Y Professore Ordinario progetto KiDS, globular clusters, AGN [0, 0, 0] [0.1, 0.1, 0.1] 0.1
5 maurizio.daddona mauritiusdadd@gmail.com Università degli Studi di Salerno N PhD Student data analysis [0, 0, 0] [0.0, 0.0, 0.0] 0.0
6 laura.bisigello laura.bisigello@unipd.it Università di Padova N Assegnista di Ricerca progetto SPRITZ, scheda SPRITZ [0, 0, 0] [0.0, 0.0, 0.0] 0.0
7 massimo.brescia massimo.brescia@inaf.it University of Napoli Federico II Y Ricercatore management, schede Rubin-LSST, EucldM2, ZOOMING, H2G, LENS-ML, ECOGAL e GALCLOCK [0.3, 0.3, 0.3] [0.2, 0.2, 0.2] 0.0

21. Fondi a Sostegno Iniziativa

Le stime sui finanziamenti si riferiscono alla partecipazione a vari bandi sia nazionali che internazionali: Euclid (contratti ASI/INAF), FP7 Vialactea, VObs e GRID, H2020 ITN SUNDIAL, PRIN INAF, Premiali INAF, PRIN MIUR, LSST


Tabella fondi:

# Provenienza Certi 2023 (k€) Certi 2024 (k€) Certi 2025 (k€) Presun. 2023 (k€) Presun. 2024 (k€) Presun. 2025 (k€) Totale Certi (k€) Totale Presunti (k€)
1 Euclid ASI/INAF 70 0 0 0 60 60 70 120
2 Partecipazione LSST 35 0 0 0 35 35 35 70


Tabella fondi Astrofisica Fondamentale e PNRR:
# Provenienza Fondi 2023 (€) Fondi 2024 (€) Fondi 2025 (€)