Maestro – 2017

Christophe Bobineau
Calendar
When:
23/06/2017 all-day
2017-06-23T00:00:00+02:00
2017-06-24T00:00:00+02:00
MAESTRO ·Journées

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MAESTRO

Thème :

Masse de données en Astrophysique

Présentation :

Dans le domaine de l’astronomie, l’évolution rapide des télescopes et autres instruments scientifiques ainsi que le recours intensif à la simulation informatique ont conduit, ces dernières années, à une production massive de données.

Dans le cadre des animations soutenues par le GdR MADICS, l’Action MAESTRO organise un atelier rassemblant des chercheurs, praticiens s’intéressant à la gestion des grandes masses de données en astrophysique. L’objectif de l’atelier est de faire échanger les différents participants sur les problématiques et/ou solutions envisagées afin de traiter efficacement les masses de données en jeu.

Nous sollicitons à cet effet des contributions pour des présentations sur les sujets suivants (liste non exhaustive).
* Retour d’expérience sur traitement de données en astrophysique
* Fouille interactive de grandes masses de données
* Optimisation de requêtes
* Parallélisme et données distribuées
* Analyse statistique et problèmes algorithmiques sous-jacents.
* Ontologies et données en astrophysique
* Intégration de données massives

Du : 2017-06-23

Au : 2017-06-23

Lieu : Ecole de Management Marseille

Montée de l’Université
Rue Joseph Biaggi – CS 70329
13331 Marseille Cedex 3

Site Web : https://maestro-2017.sciencesconf.org/

Programme :

  • Introduction :
    • 10:00 MAESTRO (présentation), C. Surace/S. Maabout
    • 10:10 Plateforme Galactica, F. Gaudet
    • 10:30 Evolution of Data Management Systems for Big Data Applications, A. Hameurlain
  • Données Astrophysiques :
    • 11:00 SKA, C. Ferrari
    • 11:30 LSST, E. Gangler
  • 12:00 Déjeuner
  • Machine Learning et Deep Learning
    • 13:30 Exploring the spectroscopic diversity of type Ia supernovae with DRACULA: a machine learning approach, E. Ishida
    • 13:45 Classification of reliability for redshift measurements, S. Jamal
    • 14:00 Clustering pour détection d’amas ouverts avec Gaia, M. Morvan
    • 14:15 Galaxy morphology with CNNs using transfer learning, A. Boucaud
  • Organisations :
    • 14:30 BIGSKYEARTH (présentation), E. Gangler/K. Zeitouni
    • 14:50 Cosmostatistics initiative : (https://asaip.psu.edu/organizations/iaa/iaa-working-group-of-cosmostatistics), E. Ishida
  • 15:10 Wrap up, sondage, conclusions