Scheda EXTraS (Exploring the X-ray Transient and variable Sky)
FINAL
Informazioni generali
Studio sistematico delle sorgenti rivelate da XMM-Newton e Chandra nel dominio temporale.
EXTraS (Exploring the X-ray Transient and variable Sky)
Programma
RSN4
RSN5
Attività: In Itinere; Data inizio: 2012; Data fine: 2030
andrea.deluca andrea.deluca@inaf.it
Nell'ambito del progetto FP7 EXTraS (2014-2016) abbiamo caratterizzato sistematicamente le proprietà temporali di oltre 400,000 sorgenti serendipite rivelate nei dati raccolti fino al 2012 da XMM-Newton/EPIC. Stiamo estendendo la nostra analisi ai dati XMM più recenti, utilizzando algoritmi più sensibili. Ricerca di pulsazioni viene effettuata sistematicamente anche su tutti i dati pubblici di Chandra. Stiamo applicando metodi statistici di machine learning e di intelligenza artificiale all'analisi dei dati e dei risultati. I prodotti della nostra analisi hanno un ricchissimo contenuto di informazione; sono già stati la base per diverse importanti scoperte e costituiranno una importante risorsa per ogni tipo di studio nell'era delle grandi surveys nel dominio temporale.
Within the EU/FP7-funded project EXTraS (2014-2016), we have systematically extracted and characterized all available time-domain information for more than 400,000 serendipitous sources detected by XMM-Newton/EPIC in data up to 2012. We are extending our analysis to more recent data, using updated pipelines. We are testing different machine learning and artificial intelligence approaches to perform data analysis and classification of results. We are also systematically searching for pulsations in all serendipitous sources detected by Chandra. The discovery space disclosed by our investigation is huge and several ground-breaking results have already been obtained. The outcome of our analysis will also become a reference in the era of large time-domain surveys and multimessenger astronomy.
Galassie, AGN e loro evoluzione
Struttura ed evoluzione stellare, incluse le fasi finali
Fisica degli oggetti compatti galattici ed extragalattici
Fenomeni non termici, raggi cosmici e astroparticelle
Tecnologie Informatiche e software
Infrastrutture dallo spazio per l’osservazione dell Universo (utilizzo)
Team Summary
15. Personale INAF coinvolto
Numero di partecipanti INAF al progetto: 10
| Struttura | Nfte | N0 | TI 2023 | TI 2024 | TI 2025 | TD 2023 | TD 2024 | TD 2025 | Nex | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IASF MILANO | 7 | 0 | 1.35 | 1.35 | 1.30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.00 |
| O.A. ROMA | 1 | 0 | 0.20 | 0.20 | 0.20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.00 |
| IASF PALERMO | 2 | 0 | 0.40 | 0.50 | 0.50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.00 |
| Totali | 10 | 0 | 1.95 | 2.05 | 2.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 | 0.00 |
16. Personale Associato INAF coinvolto
Numero di partecipanti Associati INAF: 4
| # | Struttura | TI 2023 | TI 2024 | TI 2025 | TD 2023 | TD 2024 | TD 2025 | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | IUSS Pavia | 0.20 | 0.20 | 0.20 | 0 | 0 | 0 | 0.00 |
| 2 | Università di Padova / Montreal University | 0 | 0 | 0 | 0.10 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
| 3 | Politecnico Milano | 0 | 0 | 0 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| Totali | 0.20 | 0.20 | 0.20 | 0.10 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
Fondi a sostegno
21. Totale fondi a disposizione (dato aggregato, k€)
| Certi 2023 | Certi 2024 | Certi 2025 | Presunti 2023 | Presunti 2024 | Presunti 2025 |
|---|---|---|---|---|---|
| 22 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Produzione scientifica e tecnologica
22. Produzione scientifica e tecnologica - Highlights
Informazioni Pubbliche
High energy astrophysics; Time domain astronomy; Time series analysis; Astronomy data analysis; Catalogs; X-ray surveys; X-ray sources; Compact objects; X-ray binary stars; X-ray stars; Stellar flares; Active galactic nuclei; X-ray transient sources; Classification; Astrostatistics techniques;
<span id="docs-internal-guid-02543b9b-7fff-e5fd-7b82-3f2597ffa2a1"><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="font-size: 12pt; font-family: Arial; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">INAF (e in particolare IASF Milano) ha contribuito in modo cruciale a tutte le fasi della missione XMM, dalla progettazione alla calibrazione in orbita degli strumenti. Questa expertise e le molteplici competenze astrofisiche hanno permesso a INAF di assumere un ruolo di leadership a livello mondiale nello sfruttamento dei dati d'archivio di XMM-Newton, prima proponendo e coordinando il progetto FP7 EXTraS, e successivamente guidando lo sfruttamento scientifico dei risultati ottenuti, completando le linee di analisi dei dati nel dominio temporale e applicando metodi di machine learning e di intelligenza artificiale per l’analisi dati e lo studio dei risultati (tutte attivita' descritte in questa scheda).</span></p><div><span style="font-size: 12pt; font-family: Arial; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"><br></span></div></span>
XMM-Newton; Chandra; NICER; NuSTAR; CINECA
15. Team members, Informazioni generali
15. Personale INAF coinvolto
| # | Nome | Struttura | TI | Qualifica | Ruolo nel Progetto | FTE Impegnate (2023/2024/2025) | FTE Presunte (2023/2024/2025) | Extra | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | andrea.deluca | andrea.deluca@inaf.it | IASF MILANO | Y | PRIMO RICERCATORE | Coordinamento; analisi dati e interpretazione | X X X | X X X | X |
|
| 2 | ruben.salvaterra | ruben.salvaterra@inaf.it | IASF MILANO | Y | RICERCATORE | interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 3 | martino.marelli | martino.marelli@inaf.it | IASF MILANO | Y | RICERCATORE | analisi dati; interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 4 | roberto.mignani | roberto.mignani@inaf.it | IASF MILANO | Y | RICERCATORE | osservazioni follow-up e caratterizzazione MWL | X X X | X X X | X |
|
| 5 | lara.sidoli | lara.sidoli@inaf.it | IASF MILANO | Y | RICERCATORE | analisi dati; interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 6 | sandro.mereghetti | sandro.mereghetti@inaf.it | IASF MILANO | Y | DIRIGENTE DI RICERCA | interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 7 | andrea.belfiore | andrea.belfiore@inaf.it | IASF MILANO | Y | RICERCATORE | analisi dati; interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 8 | gian.israel | gianluca.israel@inaf.it | O.A. ROMA | Y | DIRIGENTE DI RICERCA | analisi dati; interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 9 | guillermo.rodriguez | guillermo.rodriguez@inaf.it | IASF PALERMO | Y | RICERCATORE | analisi dati; interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
| 10 | fabio.pintore | fabio.pintore@inaf.it | IASF PALERMO | Y | RICERCATORE | analisi dati; interpretazione risultati | X X X | X X X | X |
|
16. Personale Associato INAF coinvolto
| # | Nome | Struttura | TI | Qualifica | Ruolo nel Progetto | FTE Impegnate (2023/2024/2025) | FTE Presunte (2023/2024/2025) | Extra | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | andrea.tiengo | andrea.tiengo@iusspavia.it | IUSS Pavia | Y | Professore associato | analisi dati; interpretazione risultati | [0.1, 0.1, 0.1] | [0.1, 0.1, 0.1] | 0.0 |
| 2 | paolo.esposito | paolo.esposito@iusspavia.it | IUSS Pavia | Y | Ricercatore | analisi dati; interpretazione risultati | [0.1, 0.1, 0.1] | [0.1, 0.1, 0.1] | 0.0 |
| 3 | mario.pasquato | mario.pasquato@umontreal.ca | Università di Padova / Montreal University | N | Marie Curie Fellow | Esperto tecniche machine/deep learning | [0.1, 0.2, 0.2] | [0.2, 0.3, 0.3] | 0.0 |
| 4 | nicolo.pincirolivago | nicolooreste.pinciroli@polimi.it | Politecnico Milano | N | PhD student | analisi dati con metodi machine/deep learning | [0, 0, 0] | [0.0, 0.0, 0.0] | -1.0 |
21. Fondi a Sostegno Iniziativa
Si tratta di un programma a lungo termine iniziato con il finanziamento al progetto EXTraS da parte della EU (FP7-SPACE, GA607452, 2014-2016): 2579 keuro assegnati ad un consorzio di 6 enti guidato da INAF (PI A. De Luca), , di cui 507 keuro dedicati all’INAF. Piu' recentemente il programma e' stato finanziato nell'ambito dell'accordo attuativo ASI-INAF "Attività di Studio per la comunità scientifica di Astrofisica delle Alte Energie e Fisica Astroparticellare", sia nella prima tornata (progetto ULTraS, 80 keuro, PI A. De Luca) che nella seconda tornata (progetto PulsULTraS, 122 keuro, PI G.L. Israel). Parte del finanziamento ottenuto nel 2022 nell'ambito del bando GO (PI Israel) e' stato rendicontato su questa scheda; copre esclusivamente le attivita' di analisi dati proprietari relativi al programma osservativo sulla sorgente M51 ULX-7.
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€) |
|---|
Tabella fondi Astrofisica Fondamentale e PNRR:
| # | Provenienza | Fondi 2023 (€) | Fondi 2024 (€) | Fondi 2025 (€) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | INAF - GTO / GO Grant (large) | 22400.0 |